尺度密度限制:ASPP在尺度密度方面存在一定的限制,可能无法捕获到非常细粒度的特征。 感受野大小限制:虽然ASPP通过空洞卷积增大了感受野,但感受野的大小仍然受到卷积核大小和扩张率的限制。 5. 关于如何实现ASPP的代码或资源链接 以下是一个简单的ASPP实现示例(基于PyTorch): python import torch import torch.nn as n...
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):...
ASPP是出自2016年发表在IEEE上的论文-《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》。ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)是DeepLab中用于语义分割的一个模块。由于被检测物体具有不同的尺度,给分割增加了难度。一种方法是通过rescale图片,...
Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) is a semantic segmentation module for resampling a given feature layer at multiple rates prior to convolution. This amounts to probing the original image with multiple filters that have complementary effective fields of view, thus capturing objects as well as ...
To improve the effectiveness of vector-field based deep network and voting scheme, we propose Atrous Spatial Pyramid Pooling and Distance-Filtered PVNet (ASPP-DF-PVNet), an occlusion resistant framework for 6D object pose estimation. ASPP-DF-PVNet utilizes the effective Atrous Spatial Pyramid ...
Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP):来对不同的尺度做分割.提高了效果。 CRF:进一步提升localization的性能 INTRODUCTION 3个挑战和解决办法: 连续的max-pooling and downsampling使得feature map的size减小太多,不利于后续处理. feature map减少太快的原因是因为max pooling,downsampling(striding)依次用在原图上面,导...
3.3. Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP) 这是deeplab中关于ASPP的描述,如下图 ASPP能捕获到多尺度的信息,但是随着rate的增大,出现了如下图的情况: 就是说,当atrous rate在极限的情况下(等于特征图的大小),3×3的卷积退化成为了1×1的卷积(只有一个权重(中心)是有效的) ...
因此他们提出了“atrousspatial pyramid pooling” (DeepLab-ASPP) 具体来说,就是使用多个不同采样率的atrous conv layers,被不同的采样率提取出的feature会进一步在各自独立的分支中进行处理,最后融合到一起,得到最终的结果。如图所示: 4、总结 所以DeepLabV2相较于V1来说,做了两个改动: ...
本文回顾了[1]中提出的Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP),其中在特征图上面应用了四个并行的具有不同孔的比率的带孔卷积。ASPP的灵感来自于空间金字塔池化的成功,其展现了有效地对不同尺度的特征进行重新采样,准确有效地对任意尺度的区域进行分类。 与[1]不同的是,作者在ASPP中加入batch normalization。 具有...
Atrous Spatial Pyramid Pooling 对于在DeepLabv2中提出的ASPP模块,其在特征顶部映射图并行使用了四种不同采样率的空洞卷积。这表明以不同尺度采样是有效的,我们在DeepLabv3中向ASPP中添加了BN层。不同采样率的空洞卷积可以有效的捕获多尺度信息,但是,我们发现随着采样率的增加,滤波器的有效权重(权重有效的应用在特征...