但是,为了加快模型推理,当前的方法几乎总是牺牲low-level细节,这会导致精度显著下降。该文提出了一种高效且有效的体系结构,在速度和准确性之间进行了很好的权衡,这被称为双边分割网络(BiSeNet V2),分别处理这些空间细节和分类语义,以实现实时语义分割的高精度和高效率。 该架构涉及: (i)一个细节分支,具有宽通道和...
BiSeNetV2对双主干进行了替换,采用了CAS-ViT(Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers)结构,以进一步提高效率。 在训练策略上,BiSeNetV2还设计了一种增强训练策略(booster training strategy),可以在没有额外推理成本的情况下提高分割性能。 BiSeNetV2以其高效、实时的特性,在语义分割领域取得了显著成果,...
如果不考虑推理速度,可以使用深度和feature map尺寸较大的网络来提取特征。然而,为了平衡精度和推理速度,研究人员提出了双通道网络结构——Bilateral Segmentation Network(BiSeNet V2)。 在该结构中,一个分支提取空间细节信息,另一个分支提取高级语义信息。 BiSeNetv2细节 总体结构 BiSeNetv2的大体结构如下图所示: 该网络...
BiSeNetv2在CamVid数据集上的性能如下,输入模型的图像尺寸为960 \times 720。下表中的\text { * }表示该模型先在Cityscapes数据集上进行预训练。 图12 BiSeNetv2在COCO-Stuff数据集上的性能如下,输入图像分辨率为为640×640。
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Flow Alignment Module (FAM)来向上采样低分辨率的特征比双线性插值更好。STDC通过删除空间路径和设计一个更好的Backbone来重新考虑BiSeNet体系结构。
BiSeNetv2是一种基于双分支结构的高效语义分割网络。它结合了空间路径和上下文路径,通过轻量级的空间特征提取和重型的上下文特征提取,实现了在保持高性能的同时降低计算复杂度。这使得BiSeNetv2在实时语义分割任务中具有很大的优势。 二、Cityscapes数据集介绍 Cityscapes是一个大规模的城市街景语义分割数据集,包含了来自50个...
BiSeNetv2作为一种轻量级的语义分割模型,因其高效性能和良好的实时性受到了广泛关注。本文将介绍如何使用BiSeNetv2进行Cityscapes数据集的测试与训练,并分享如何训练自己的数据集。 1. Cityscapes数据集简介 Cityscapes是一个大规模的城市街景数据集,包含来自50个城市的精细标注数据。数据集分为训练集、验证集和测试集,...
简介:重新思考空洞卷积 | RegSeg超越DeepLab、BiSeNetv2让语义分割实时+高精度(二) 3本文方法 3.1 Field-of-View 作者感兴趣的是通过卷积获得的模型的Field-of-View(FOV),也被称为感受野。例如,两个3x3 convs的合成到5x5 conv,简单地说感受野是5x5。更一般地,卷积组成的感受野可以像FCN中描述的那样迭代计算。
探讨TorchSharp BiseNet V2网络架构与实现 在单类别分割任务中，采用训练集20张图像，进行20轮训练，学习率设为1e-6，获得良好分割效果。实验中输入为热编码Tensor，背景与每个类别的MASK分别作为一维度。BiseNet V2网络由三部分构成：双路径主干、聚合与Booster。主干包含Detail Branch与Semantic Branch，分别...
BiSeNet V2网络结构详解 技术标签:深度学习 语义分割中微观(细节)信息和宏观信息都很重要,一般浅层网络能够提取微观信息,而宏观信息提取需要很深的网络。这两个需求是相反的,如果设计成同一个网络可能会相互影响,纠缠不清,于是提出了一种双边网络,各自独立提取特征。 Detail Branch : 提取微观特征。关注图像细节。