ResNet101 网络结构主要包括以下几个部分: (1) 输入层:输入层接收原始数据,如图像。对于图像数据,通常会进行预处理,如归一化、数据增强等。 (2) 残差单元:ResNet101 网络中的基本构建块是残差单元。残差单元通过添加跨阶段连接,使得网络可以学习到输入数据和输出数据之间的残差映射,从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题...
resnet101是一种深度残差网络,是ResNet(深度残差网络)系列中的其中一种。ResNet的提出旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。resnet101具有101个层次,通过残差块的堆叠来构建深度网络。 残差块的设计是resnet101的关键部分。每个残差块由两个路径组成,即主路径和残差路径。主路径由两个卷积层和一...
如图10,MaskLab采用ResNet-101作为特征提取器。它由三个部分组成,所有的特征共享到conv4(或res4x)块,还有一个额外的重复conv5(或res5x)块用于Faster-RCNN中的box分类器。原始的conv5块在语义分割和方向预测中都是共享的。建立在Faster-RCNN之上的MaskLab生成了box预测、语义分割逻辑(用于像素级分类的逻辑)和方向预...
如图10,MaskLab采用ResNet-101作为特征提取器。它由三个部分组成,所有的特征共享到conv4(或res4x)块,还有一个额外的重复conv5(或res5x)块用于Faster-RCNN中的box分类器。原始的conv5块在语义分割和方向预测中都是共享的。建立在Faster-RCNN之上的MaskLab生成了box预测、语义分割逻辑(用于像素级分类的逻辑)和方向预...
DeepLabv2 (ResNet-101) employs (1) re-purposed ResNet-101 for semantic segmentation by atrous convolution, (2) multi-scale inputs with max-pooling to merge the results from all scales, and (3) atrous spatial pyramid pooling. The model has been pretrained on MS-COCO dataset. ...
利用骨干模型提取图像特征。在我们的示例中使用的骨干是Resnet 101目标检测模型,其作为第一个卷积Pipe来捕捉和屏蔽重要的特征映射。为了控制输出特征图的大小,骨干的最后几层使用了空洞卷积。在最后阶段,ASPP架构将输出图像的不同像素进行分类,并通过1×1卷积层进行处理以恢复其原始大小。02 使用Pytorch的deeplabv3-...
v3的创新点一是改进了ASPP模块;二是参考了图森组的Understanding Convolution for Semantic Segmentation中HDC https://arxiv.org/abs/1702.08502的思想。其实就是对应纵横两种结构。backbone还是resnet 101. 论文中Fig2画了几种常见的捕获multi-scale context的方法。
语义分割Logits和方向预测Logits是通过在ResNet-101的conv5块的最后一个特征图之后添加的另一个1×1卷积来计算的。鉴于每个预测的方框(或感兴趣的区域),我们通过利用这两个逻辑值来进行前景/背景分割。具体的,对来自Faster-RCN预测的语义通道的裁剪过的语义Logits和经过方向汇集后的裁剪过的方向Logits的串联进行1×1...
encoder 就是 DeepLab V3,通过修改 ResNet101 最后两(一)个 block 的 stride,使得 output stride 为 8(16)。之后在 block4 后应用改进后的 ASPP,将所得的特征图 concatenate 用 1×1 的卷积得到 256 个通道的特征图。 2.2 Decoder 在decoder 中,特征图首先上采样 4 倍,然后与 encoder 中对应分辨率低级特...
答案是否定的, 文中指出,其实这是高的计算效率和精度之间的平衡,全部使用空洞卷积,不降低特征尺寸这种做法,在全网络来看,其实还是会增加大量的计算资源。所以文中指出,相对于传统 VGG16 和 ResNet101 的 32 倍特征降采样,我们变为8倍,以此在保持更多特征细节信息,增大感受野的同时,降低计算量。