Multi-scale context aggregation by dilated convolutions——通过膨胀卷积进行多尺度上下文信息的聚合 我读完这篇论文感觉可以概括的分为:提出了 膨胀卷积膨胀卷积 、运用膨胀卷积进行了多尺度预测、设置了一个Front-end(然后将其和multi-scale部分相结合) Abstract The idea of Dilated Convolution is come from the ...
如下图所示,本文使用的模型结构非常简洁清晰,主要包含两个部分: (1) Multi-Scale Boundary (MSB) extractor:聚合backbone的不同深度特征图,用于提取图像的边缘信息并预测边缘图; (2) Boundary guided Context Aggregation (BCA) module:利用上述获得的边缘图引导上下文信息聚合,获得鲁棒性更强的特征图; 总结来说,MSB...
这使得Container块能够处理远距离信息,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差。容器块很容易实现,可以很容易地被替换到当今的许多神经结构中,从而产生高性能的网络,同时收敛速度更快,数据效率更高。 我们提出的容器体系结构使用22M参数在ImageNet上获得了82.7%的Top-1精度,比使用相同数量参数的DeiT-S[52]提高了+2.8点。
实验结果: 为了验证文章提出的两个结构的有效性,及将BN层改成IN层对该课题是有改进的,文章给出了在SOT indoor数据集上的ablation study . smoothed dilation 模块的改进,提升了1PSNR,gated fusion 网络提升了约0.5PSNR,将BN改成IN也能提升将近1PSNR,从实验结果来看,文章提出的每个小改进都是很有效的,令人意外的...
我们提出了一种用于图像去雾的端到端门控上下文聚合网络,但与这些方法不同,我们提出的GCANet旨在直接回归模糊图像和目标清洁图像之间的残差。 此外,我们的网络结构明显区别于以前的网络结构,它非常轻巧但可以获得比以前所有方法更好的结果 3.Method 在本节中,我们将介绍所提出的门控上下文聚合网络GCANet的体系结构。
3.1 Contextual Aggregation for Vision 考虑输入图像 ,其中C和H×W分别表示输入图像的通道和空间维度。首先将输入图像平坦化为一个令符序列 ,其中N = HW,输入到网络。视觉网络通常堆叠多个构建块与剩余连接[23],定义为: 其中,X和Y为考虑的层的输入和输出向量,Wi为可学习参数。F决定如何聚合X中的信息来计算特定...
Front-end部分，作者选择了VGG-16作为基础模型，通过去除最后的池化层和striding，插入上下文模块，调整填充策略，构建了独特的网络结构。作者还展示了如何通过卷积操作替代全连接层，实现特征图的处理。实验结果显示，膨胀卷积在测试集上比FCN-8s和DeepLabv1有约5%的性能提升。进一步的消融研究显示，Dilated ...
《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》 源码地址:caffe tensorflow what: 文章提出一个新颖的卷积方式:膨胀卷积。通过膨胀卷积指数式的增长感受野的区域,从而获得更好的稠密分类结果。用语义分割这个很具代表性的稠密分类问题验证了膨胀卷积的有效性。好吧说了这么多,总结起来一句话:通过更... ...
CPLayer的结构如下,突然一看还挺复杂的: CPLayer的输入认为是X,就是shape=H×W×C0shape=H×W×C0; X经过一个aggregation module变成了shape=H×W×C1的˜Xshape=H×W×C1的X~; 这里来看一下aggregation module是如何整合了spatial information:
原文链接:Multi-Scale Context Aggregation by Dilation Convolutions摘要最先进的语义分割模型是基于卷积网络的适应性,而卷积网络最初是为图像分类而设计的。但是,语义分割等密集预测问题在结构上与图像分类不同。在这项工作中,我们开发了一个新的卷积网络模块,专门设计用于密集预测。所提出的模块采用扩张性卷积方法(...