为了演示如何使用DeeplabV3+模型进行语义分割任务,我们以划分斑马线为例。首先,准备包含斑马线的图片数据集。然后,对数据集进行预处理,包括图像大小统一、归一化等操作。接下来,使用预训练的DeeplabV3+模型进行微调,使其适应划分斑马线的任务。在训练过程中,可以使用混合精度训练等技术提高训练速度和稳定性。最后,对训练...
DeepLab系列论文一共有四篇,分别是DeepLab V1、DeepLab V2、DeepLab V3、DeepLab V3+。 因为卷积神经网络的空间信息细节已经被高度抽象画,所以它就具有很好的平移不变性,这样可以能够很好的处理图像分类问题,但是它的最后一层的输出不足以准确的定位物体进行像素级分类 一、基础知识 1.1 空洞卷积 如上图所示,同样的...
将改进后的Xception作为encodet主干网络,替换原本DeepLabv3的ResNet101 1.4.2. 动机: 语义分割主要面临两个问题: 物体的多尺度问题(DeepLabV3解决) DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小,导致预测精度降低,边界信息丢失(DeepLabV3+解决目标) 1.4.3. 应对策略: 改进Xception,层数增加 将所有最大值池化层替换为带...
SegNet、U-Net和RefineNet都采用了类似的结构,后续的DeeplabV3+也是采用了这种结构。 Atrous convolution(空洞卷积):基于空洞卷积的模型设计,这也是DeeplabV3中主要探索的点。空洞卷积的主要优势是:可以在不降低特征空间分辨率的同时提升模型的感受野,获取到更大范围的上下文信息。空洞卷积的示意图如下所示。 3X3空洞卷积,...
DeepLab 笔记 一、背景 DCNN 存在的问题: 多次下采样使输出信号分辨率变小 —— 空洞卷积 池化对输入变换具有内在空间不变性 —— CRF 二、空洞卷积 1. 作用 保证感受野不发生变化 得到密集的 feature map 2. 卷积核 3. 输出大小 4. 感受野 三、条件随机场(CRF) ...
从上到下依次为原图、真实标记、被对比的模型分割效果、DeepLab-CRF分割效果。 DeepLab v2(2017) DeepLab v2在DeepLab v1的基础上,主要引入了ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling,膨胀空间金字塔池化)策略,在给定的输入上以不同采样率的空洞卷积并行采样,相当于以多个比例捕捉图像的上下文,从而获得更好的分割性能。AS...
deeplab v3+的创新点一是设计基于v3的decode module,使得结果变得更加精细;二是用modify xception作为backbone。 1.Encoder-decoder 从第一个图看到,作者增强了解码单元,之前是DeepLabv3是直接上采样8倍,DeepLabv3+是分为两级,每一级上采样4倍。 2.atrous separable convolution ...
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling[code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep LabelingDeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库,旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库,包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割、深度估计,甚至 视频全景分割。
而在DeepLab V3在此基础上进行优化: 探索更深结构下的空洞卷积串行结构 优化atrous spatial pyramid pooling—ASPP并行结构 更深结构下的空洞卷积 串联结构 通过使用空洞卷积的串行结构,可以加深网络。此外,为了保留空间位置信息,论文对ResNet的Block4至Block7进行了修改,使它们的输出步幅为16,从而避免过度下采样导致语...
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs(TPAMI2017收录) 读这篇文章的时候我一直有种感觉:难怪挺多博主把 DeepLabv1和v2合起来写笔记。开个玩笑(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵) DeepLabv2相对于v1加入了ASPP,把主干网络从VGG-16换成...