BiSeNetV3主要是在之前两个版本的BiSeNet模型的基础上进行思考与优化,考虑旧有模型的两个不足:1)主干网络简单借鉴分类任务缺乏对分割任务的针对性;2)多加一条额外通路用于编码空间信息增加了计算量。为此论文的解决方案是:1)提出一个短时密集连接网络STDCNet作为主干逐步对特征图进行降维聚合;2)提出一个细节聚合模块,...
该结构在输入和输出处保持紧凑的表示,同时在内部扩展到更高维的特征空间,以增加非线性每通道变换的表现力。 2.3 MobileNet V3 整体来说MobileNetV3有两大创新点: 1. 互补搜索技术组合:由资源受限的NAS执行模块级搜索,NetAdapt执行局部搜索。 资源受限的NAS(platform-aware NAS):计算和参数量受限的前提下搜索网络的各...
DeepLabV3[^3]采用了一个宽敞的空间金字塔池模块来捕获多尺度的上下文。SegNet[^1]利用编码器-解码器的结构来恢复高分辨率特征图。PSPNet[^32]设计了一个金字塔池来捕获膨胀骨架上的局部和全局上下文信息。无论是膨胀骨架还是编码器-解码器都可以同时学习低层细节和高层语义。然而,由于高分辨率特性和复杂的网络连接,...
HRNetV2在Backbone中保持不同分辨率的平行分支,最细的分支在输出stride为4。 2.3 实时语义分割 MobilenetV3使用轻量级解码器LRASPP来适应ImageNet模型进行语义分割。BiSeNetV1和BiSeNetV2在Backbone中有两个分支(空间路径和上下文路径),并在结束时合并它们以获得良好的准确性和性能,而不需要ImageNet预训练。SFNet提出了Fl...
相比于其他复杂的语义分割网络,如DeepLabv3+,BiSeNet在保持较高准确率的同时,具有更低的参数量和计算复杂度。这使得BiSeNet在实际应用中更具有可行性和实用性。 2.3多尺度特征融合 BiSeNet采用了多尺度特征融合的策略,能够有效地处理不同尺度的物体。通过全局分支的ASPP模块和局部分支的特征重插值模块,BiSeNet能够在不...
12)DeepLabV3+,ECCV2018; 13)DenseASPP,CVPR2018; 14)Dense Decoder Shorcut Connections,CVPR2018; 15)BiSeNet,ECCV2018; 全是最近两年出现的state-of-the-art! 该库已经内置了语义分割训练、测试、预测的示例代码: 方便一键看结果! 下面是使用FC-DenseNet103模型在CamVid数据集上训练结果示例:...
然而,在语义分割任务中,图像的空间信息是预测细节输出的关键。现代现有的方法致力于编码丰富的空间信息。DUC [32], PSPNet [40],DeepLab v2[5]和DeepLab v3[6]使用扩展卷积来保持特征图的空间大小。全局卷积网络[26]利用了“大核”,扩大感受野。 U型方法:u型结构[1,10,22,24,27]可以恢复一定程度的空间信息。
与DeepLabv3+类似,使用[k × k,c]表示C个输出通道的k × k卷积。将backbone的最后1/4、1/8和1/16特征映射作为输入。将a[1x1, 128] conv应用于1/16、a[1x1, 128] conv应用于1/8、a[1x1, 8] conv应用于1/4。向上采样1/16,将它与1/8相加,然后再应用一个[3x3, 64]的卷积。再次向上采样,连接1...
前言:之前介绍过一个语义分割中的注意力机制模块 scSE模块,效果很不错。今天讲的也是语义分割中使用到注意力机制的网络BiSeNet,这个网络有两个模块,分别是FFM模块和ARM模块。其实现也很简单,不过作者对注意力机制模块理解比较深入,提出的FFM模块进行的特征融合方式也
DUC [32], PSPNet [40], DeepLab v2 [5], and Deeplab v3 [6] use the dilated convolution to preserve the spatial size of the feature map. Global Convolution Network [26] utilizes the "large kernel" to enlarge the receptive field. 4 C. Yu et al. U-Shape method: The U-shape ...