ASPP的工作原理基于空洞卷积(Atrous/Dilated Convolution),这是一种特殊的卷积操作,可以在不增加计算量的前提下增大卷积核的感受野。ASPP通过在多个不同的扩张率上应用卷积层,有效地扩大了感受野,同时保留了空间分辨率。 具体来说,ASPP包含以下几个关键组件: 1×1卷积:用于降低输入特征的维度,减少计算量。 空洞卷积:...
如图所示,ASPP 本质上由一个1×1的卷积(最左侧绿色) + 池化金字塔(中间三个蓝色) + ASPP Pooling(最右侧三层)组成。而池化金字塔各层的膨胀因子可自定义,从而实现自由的多尺度特征提取。 1. ASPP Conv class ASPPConv(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels, out_channels, dilation): modules...
ASPP模块是另一种空间金字塔池化结构,它在语义分割等任务中得到了广泛的应用。ASPP模块通过在多个不同扩张率的卷积核上并行应用卷积操作,捕捉多尺度的上下文信息。这使得ASPP模块能够有效地处理不同大小的目标,提高了模型对复杂场景的适应能力。 在实际应用中,ASPP模块通常被添加到深度卷积神经网络的解码器部分。通过...
在学校IP范围内,通过图书馆的数字资源列表找到“IEEE All-Society Periodicals Package(ASPP)数据库”点击进入即可,或直接点击:https://ieeexplore.ieee.org进入IEEE Xplore平台首页。 IEEE Xplore平台根据出版物类型将其产品分为五大类:电子图书(Books)、会...
SPP(空间金字塔池化)是何恺明于2015年提出的方法，旨在解决两阶段算法中的问题。主要改进包括：解决CNN需要固定输入图像尺寸，避免精度损失；解决R-CNN对候选区域重复卷积计算，消除冗余计算。SPP通过构建层次金字塔结构实现非固定尺寸图像处理。在SPP的应用中，ASPP(空洞金字塔池化)引入了空洞卷积概念，能够在不...
ASPP将空洞卷积和SPP结合起来,模型如图5所示,大括号中将Block3产生的结果进行含有不同rate(1,,6,12,18)的四个平行空洞卷积核操作,然后将输出这些的结果与image level进行(Depth)拼接,最后通过一个不含激活的1*1卷积。 ASPP示例代码: def atrous_spatial_pyramid_pooling(net, scope, depth=256, reuse=None):...
IEEE期刊全文数据库(ASPP)是IEEE Xplore平台的产品,提供对IEEE核心技术期刊的访问,其期刊经过同行评审,专注于理论和实验论文,以及在研究、设计和规范方面的实际应用。目前我校可使用2010年后出版的各技术协会期刊、汇刊和杂志200余种,超过410,000篇文献全文。
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SPP、ASPP和FPN 小雷神 36 人赞同了该文章 SPP (spatial pyramid pooling, 空间金字塔池化) 是何恺明在2015年《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》中国提出的,也就是two-stage算法中,SPPNet,在R-CNN基础上的改进算法。 主要的改进有两个部分: (1)解决CNN需要固定输入...
数据库名称:IEEE ASPP数据库访问地址:https://ieeexplore.ieee.org访问方式:IP认证学科分类:计算机、电子信息类 资源简介 IEEE(电气电子工程师学会)是目前全球最大的非营利性专业技术学会,在全球160多个国家拥有超过45万名会员。IEEE在电气电子、计算机、...