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 ...
Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016 https://arxiv.org/abs/1511.07122 Code:https://github.com/fyu/dilationhttps://github.com/bordesf/dilation 针对语义分割问题 semantic segmentation,这里使用 dilated convolutions 得到multi-scale context 信息来提升分割效果。 dilated convolution...
图b,使用2-dilated convolution产生的扩张卷积核,接收域是7x7 图c,使用4-dilated convolution产生的扩张卷积核,接收域是15x15 容易看出,F_i+1每一个元素的接收域尺寸是 (2^i+2 -1)(2^i+2 -1) 同时,由于实际参与卷积的因子数量没有变,所以卷积的计算量没有变,但是卷积核的尺寸变大,导致特征图中一个特...
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 Convolution无论基本还是大型版本，都能有效改进结果，并与后处理步骤兼容。然而，遮挡物体等情况下，分割效果可能受到影响。论文还探讨了在CamVid、KITTI和Cityscapes等数据集上的应用。
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(...
对于移除的池化层后接的卷积层的dilation factor扩大2倍。因此,最后一层的卷积层的的dilated factor扩大为4。通过空洞卷积,可以利用原始分类网络的参数初始化,同时产生更高分辨率的输出。该模型,在Pascal VOC2012数据集上进行训练,基于SGD优化方法,mini-batch 大小为14,学习率为1e-3,动量大小为0.9,迭代60000次。
MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS这篇论文是ICLR 2016会议文章,这里简短记录下论文的主要内容。时间精力有限,只是粗读了下论文的网络结构,难免有纰漏。 论文应该借鉴了Deeplab提出的带…
对于移除的池化层后接的卷积层的dilation factor扩大2倍。因此,最后一层的卷积层的的dilated factor扩大为4。通过空洞卷积,可以利用原始分类网络的参数初始化,同时产生更高分辨率的输出。该模型,在Pascal VOC2012数据集上进行训练,基于SGD优化方法,mini-batch 大小为14,学习率为1e-3,动量大小为0.9,迭代60000次。
dilated convolution是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。 在基于FCN思想的语义分割问题中,输出图像的size要和输入图像的size一致。但是FCN中由于有若干stri... 查看原文 dilated convolution 参考论文:Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutions图像语义分割为,将图像像素...
2015. Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. CoRR abs/1511.07122. [Zhang and Chen 2012] Zhang, Y., and Chen, T. 2012. Efficient ... Y Zhang,T Chen - Computer Vision & Pattern Recognition 被引量: 62发表: 2012年 Gated Residual Networks with Dilated Convolutions for Superv...