Atrous(空洞):这是一种特殊的卷积形式,也叫做“空洞卷积”,在卷积过程中在输入和卷积核之间插入“空洞”。Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化):这是一种池化技术,能从输入特征图中提取多尺度的信息。合在一起,这个算法名字的中文翻译可能是:“密集连接的空洞空间金字塔池化”。这样的翻译尽量保留了原术语的精确含义,以便
1. 什么是ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)? ASPP,即空洞空间金字塔池化,是一种用于提取多尺度特征的深度学习技术。它主要用于语义分割等计算机视觉任务中,通过不同膨胀率的空洞卷积来获取不同感受野的特征,进而增强模型的表达能力。 2. ASPP的工作原理 ASPP的工作原理基于空洞卷积(Atrous/Dilated Convolution),...
在空洞卷积的基础上,提出了空洞空间金字塔池化(atrousSpatial Pyramid Pooling,ASPP)[2],利用不同的空洞率将多个空洞卷积的特征拼接成最终...几个最大值池化层,重新配置网络,使用卷积来重用预先训练好的权值。与添加空洞卷积层来移除池化层不同,更多的空洞卷积层层叠在级联中,进一步增加接受域的大小来覆盖大的对象,...
Spatial Pyramid Pooling 空间金字塔池化具有不同采样率和多种视野的卷积核,能够以多 图像分割 DeepLab v2 进行一些改动用于语义分割: 1. 所有的全连接层变为卷积层2. 使用atrous卷积层提高特征分辨率,这样可以每8个像素计算一个特征响应,之后双向性插值上采样8倍到原始图像分辨率,输入到CRF精修... Connected CRFs...
Dense Semantic Labeling with Atrous Spatial Pyramid Pooling and Decoder for High-Resolution Remote Sensing Imagery(高分辨率语义分割) 对Potsdam and Vaihingen 公开数据集进行处理,得到了SOTA的结果,超越DeepLab_v3+,提出的网络结构如下:结合了ASPP和FCN,UNet...
在图像分割领域,图像输入到CNN中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出,所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测(upsampling一般采用deconv反卷积操作),之前的pooling操作使得每个pixel预测都能看到较大感受野信息。因此...
在语义分割任务中采用Xception模型,在ASPP和解码模块使用depthwise...Convolution在原始模型的顶端增加额外的模块,例如DenseCRF,捕捉像素间长距离信息。SpatialPyramidPooling空间金字塔池化具有不同采样率和多种视野的卷积核,能够以多 谷歌开源语义图像分割模型DeepLab-v3+ 中 ...
目录 摘要 背景 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP) Encoder-Decoder 本文方法 摘要 背景 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 网络能够通过以多种速率和多个有效视野探测输入特征或汇集操作,来编码多尺度上下文信息 有学者提出将SPP应用到卷积神经网络中,下图的上部分是传统的CNN结构,下部分是应用...
目录 摘要 背景 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP) Encoder-Decoder 本文方法 摘要 背景 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 网络能够通过以多种速率和多个有效视野探测输入特征或汇集操作,来编码多尺度上下文信息 有学者提出将SPP应用到卷积神经网络中,下图的上部分是传统的CNN结构,下部分是应用...