It is simulated and synthesized using Modelsim Altera 10.0d and Xilinx 10.1 ISE. The main aim of this paper is to design FPGA based Convolution Encoder and Viterbi Decoder which encodes/decodes the data. This architecture has comparatively simpler code and flexible configuration when compared to ...
ASPP consists of (a) one 1×1 convolution and three 3×3 convolutions with rates = (6, 12, 18) when output stride = 16 (all with 256 filters and batch normalization), and (b) the image-level features as described in https://arxiv.org/abs/1706.05587 :param net: tensor of shape ...
1.1 改进后的DeepLabv3作为Encoder 1.2 Decoder 2.Modified Aligned Xception 2.1 Atrous Separable Convolution 2.2 Xception 2.3 Aligned Xception ★2.4 Modified Aligned Xception 3.消融实验 3.1 Decoder设计 3.2 以ResNet作为backbone的模型变体 3.3 将 Aligned Xception 修改为 Backbone 4. 和SOTA方案进行比较 参考资...
DeepLabv3+模型是Encoder-Decoder架构与Atrous Separable Convolution结合的一个成功例子。该模型在DeepLabv3的基础上,增加了一个简单而有效的解码器模块,以优化分割结果,特别是沿着对象边界。 编码器(Encoder):DeepLabv3作为强大的编码器模块,采用Atrous卷积提取任意分辨率的特征。通过应用不同速率的Atrous卷积,编码器能够捕...
In this paper, we present a Convolution Encoder and Viterbi Decoder with a constraint length of 9 and code rate of 1/2. This is realized using Verilog HDL. It is simulated and synthesized using Modelsim Altera 10.0d and Xilinx 12.1 ISE. The main aim of this paper is to design based ...
1. Encoder-Decoder with Atrous Convolution 1.1 Atrous Convolution Atrous Convolution扩展了标准的网络卷积操作,其通过调整卷积 filter 的接受野来捕捉多尺度的上下文内容信息,输出不同分辨率的特征. 1.2 Depthwise separable convolution 深度可分卷积操作,将标准卷积分解为一个 depthwise conv,depthwise conv 后接 pointw...
3.1 Encoder-Decoder with Atrous Convolution Atrous convolution:Atrous卷积是一种强大的工具,它允许我们明确地控制由深度卷积神经网络计算的特征的分辨率,并调整滤波器的视场以捕获多尺度信息,它推广了标准卷积运算。 对于二维信号,对于输出特征映射y上的每个位置i和一个卷积滤波器w,对输入特征映射x进行atrous卷积,如下...
Encoder-Decoder:(1)Encoder模型用于减少feature map的分辨率并捕捉更抽象的分割信息。(2)Decoder模型用于恢复空间信息。 深度可分卷积(group 卷积):该卷积的一个优势是可以在保证性能相近的条件下尽可能的减少计算量和大量的可训练参数。 (参考博客:https://medium.com/@chih.sheng.huang821/%E6%B7%B1%E5%BA%A6...
©: DeepLabv3+结构,以DeepLabv3为encoder,decoder结构简单 DeepLabv3的top layer输出的feature中有丰富的语义信息,可通过扩张卷积依据计算资源限制控制计算密度,配合一个decoder模块用于逐渐恢复边界信息。 在上述的encoder-decoder架构上,论文受到Xception等工作启发,将深度分离卷积应用到ASPP和decoder模块,用于快速计算并...
论文将Xception结构应用于分割任务中,在ASPP和decoder模块中加入深度分离卷积,获得到强大又快速的模型 2 网络结构 使用DeepLabv3 作为 encoder, 同时加入轻量级的ecoder模块 3 Xception 改进 Entry flow 保持不变,但是添加了更多的 Middle flow。 所有的 max pooling 被 depthwise separable convolutions 替代。