ResNet-50和ResNet-101结构比较,更多的级联采样能获得 更高的性能 各种优化测略效果实验 其中,MG表示Multi-grid,ASPP 表示Atrous spatial pyramid pooling ,OS表示output stride ,MS表示Multiscale inputs during test ,Flip表示镜像增强,COCO表示MS-COCO 预训练模型。 其它模型对比(PASCAL VOC 2012 测试集) 分割...
DeepLab系列发展历程:v1:修改经典分类网络(VGG16),将空洞卷积应用于模型中,试图解决分辨率过低及提取多尺度特征问题,用CRF做后处理v2:设计ASPP模块,将空洞卷积的性能发挥到最大,沿用VGG16作为主网络,尝试使用ResNet-101进行对比实验,用CRF做后处理v3:以ResNet为主网络,设计了一种串行和一种并行的DCNN网络,微调ASP...
作者也实验了另外一个Backbone,也就是ResNet101,将它在ImageNet-1K验证集上进行验证。结果如图。错误率都要小一丢丢。 train os:训练的output size大小。eval os:验证的output size大小。Decoder:是否使用提出的Decoder。MS:是否在验证的时候使用多尺度的输入图片。Flip:是否在验证的时候 6.1 CitySpace CitySpace里...
数据集:PASCAL VOC2012,Cityspaces 评价指标:mIOU,Multiply-Adds 结果 1、来自低层的特征进行1x1的卷积后输出通道数的变化对结果的影响(resnet101) 2、解码器3x3 卷积结构变化对结果的影响(resnet101 backbone) 3、不同推理策略对结果的影响(resnet101 backbone) 从Table3可以看出,output stride=8时,计算量增加...
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. ...
DeepLabV2 是一种基于深度学习的语义分割框架,其采用了 ResNet101 作为骨干网络。在 DeepLabV2 中,ResNet101 负责提取图像的特征信息,特征图经过空洞卷积和条件随机场等模块进行处理,最终输出每个像素的类别概率。通过使用 ResNet101 作为骨干网络,DeepLabV2 在语义分割任务上取得了很好的性能。 综上所述,ResNet101 ...
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...
本项目为 deeplab+Resnet101 多尺度分割实战项目(包含数据集),backbone更换为resnet101 数据集采用大BRATS图像分割数据集,可直接运行 1.train 脚本会自动训练,代码会自动将数据随机缩放为设定尺寸的0.5-1.5倍之间,实现多尺度训练。为了实现多分割项目,utils中的compute_gray函数会将mask灰度值保存在txt文本,并且自动为...
JFT是在ImageNet和JFT-300M上预训练的ResNet101。 Conclusion 和v2相比有六个点的提升: 1. 去掉了CRF(在v2的时候效果就已经小很多了) 2. 引入了Multi-grid,膨胀系数的选择更加有针对性。 3. 除了骨干网络的新增部分(ASPP等)都加了BN,并在训练过程到一半时冻结参数。
完整工程案例:深度学习Tensorflow 图像语义分割(Image Segmentation)DeepLab基于ResNet101模型(tensorflow1.1以上、python3.5及以上) 代码片段和文件信息 from __future__ import print_functionimport argparseimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom deeplab_resnet import DeepLabResNetModel ImageReaderIMG_MEAN =...