首先来看看膨胀卷积 dilated convolutions , 图(a):就是一个常规的 3*3 卷积,1-dilated convolution 得到 F1, F1的每个位置的 receptive field 是 3×3 图(b): 在 F1的基础上,进行一个2-dilated convolution,注意它的点乘位置,不是相邻的3*3,得到了 F2, F2的每个位置的 rec
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 ...
最近在读‘MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS’这篇论文,里面提到了DILATED CONVOLUTIONS,即空洞卷积,下面我就来介绍一下它的基本原理。 Firstly,我们应该知道普通卷积的基本操作过程,如下图所示: 上图是具体的计算过程,卷积核为单个,我们接下来看普通卷积感受野的理解: 上图中输...猜...
膨胀卷积在测试集上比FCN8s和DeepLabv1有约5%的性能提升。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。在遮挡物体等情况下，分割效果可能受到影响。数据集应用：论文探讨了膨胀卷积在CamVid、KITTI和Cityscapes等数据集上的应用。
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。
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。
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(...
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…
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。
The presented module uses dilated convolutions to systematically aggregate multi-scale contextual information without losing resolution. The architecture is based on the fact that dilated convolutions support exponential expansion of the receptive field without loss of resolution or coverage. We show that ...