网络卷积编码器;回旋编码器;乘积编码器 网络释义
作者最后总结了几个点,我大概翻译一下。(1)当encoder feature maps被完整存储用于和decoder上采样结果相加时,表现得最好(从BF这个指标可以明显反映出来);(2)当内存受限时,无法存储完整的encoder feature maps,可以存储encoder feature maps的压缩形式(进行降维)或者max-pooling indices ,这样也能得到较好的表现;(3)...
这也证明了SegNet是一个很好的分割架构,特别是当需要在存储成本、准确性和推理时间之间找到一个折衷方案时。在最好的情况下,当内存和推理时间都不受限制时,更大的模型,如FCN-Basic-NoDimReduction和SegNet-EncoderAddition,两者都比其他变体更准确。特别是,在FCN-Basic模型中,丢弃降维会导致在具有高BF分数的FCN-Basic...
编码器(Encoder): 编码器部分由多个卷积层和下采样层(如最大池化层)组成,用于提取输入图像的高级特征。 随着网络深度的增加,特征图的尺寸逐渐减小,而通道数逐渐增加,以捕捉更复杂的图像特征。 解码器(Decoder): 解码器部分由多个上采样层(如上采样卷积层)和卷积层组成,用于将编码器提取的特征图还原到原始图像...
Encoder-Decoder Architecture 编码器:通过输入的图像,得到该图像的特征图谱。 解码器:根据提供的特征图谱,实现每个像素的类别预测。 (分割任务中通常使用分类任务中已经训练好的网络,编码器部分大多使用迁移学习,解码器很大程度上是决定分割效果好坏的关键)
标题放不下了,论文全称:Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections 其实就是conv和deconv,外加对称的skip connection。作者表示每两层就会有一个skip connection。 作者的意思是说,conv的作用就是进行feature extraction,保留图中对象的主要组件,同时消除corru...
【论文阅读】SegNet A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Segnet是用于进行像素级别图像分割的全卷积网络,分割的核心组件是一个encoder 网络,及其相对应的decoder网络,后接一个象素级别的分类网络。encoder网络:其结构与VGG16网络的前13层卷积层的结构相似。decoder网络:作用是将由encoder的到的低分辨率的feature maps 进行映射得到与输入图像featuremap相同的分辨率进而进行像素级别...
我们将卷积编码解码器(convolutional encoder decoder,CED)和长短时记忆(LSTM)纳入CRN架构,搭建一个自然适合实时处理的因果系统。此外,所提出的模型与噪声和说话人无关,即噪声类型和说话人在训练和测试中可以不同。我们的实验表明,与现有的基于LSTM的模型相比,CRN所带来的客观可懂性和感知质量始终更好。此外,CRN的可...