DeepLabv2中的ResNet网络 deepernetwork 这一个多周忙别的事去了,忙完了,接着看讲义~ 这章讲的是深度网络(Deep Network)。前面讲了自学习网络,通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接,显然是3层的。而这章则要讲深度(多层)网络的优势。 Deep Network: 为什么要使用深度网络呢?使用深度网络最主要...
DeepLabv2主要是在ResNet上做实验,对比了几个方法:(1)多尺度输入:我们分别以比例 \{0.5,0.75,1\} 把图像送给DCNN,通过分别获取每个位置跨尺度的最大响应来融合它们的得分图;(2)在MS-COCO上预训练的模型;(3)在训练过程中通过随机缩放输入图像(从0.5到1.5)来增强数据。其中,ASPP即采用多个比例的空洞卷积,最后...
DeepLabv2相对于v1加入了ASPP,把主干网络从VGG-16换成了ResNet-101,同时增加了一些训练中的tirck,在四个数据集上进行了实验. Abstract 本文为使用深度学习的语义分割任务,做出了三个主要贡献: 首先,强调使用空洞卷积,作为密集预测任务的强大工具。空洞卷积能够明确地控制DCNN内计算特征响应的分辨率,可以有效的扩大感...
训练好的init.caffemodel: 针对deeplab v2,作者有已经预训练好的两个模型参数:DeepLabv2_VGG16和DeepLabv2_ResNet101 网络结构prototxt文件: train.prototxt和solver.prototxt,分别在:DeepLabv2_VGG16和DeepLabv2_ResNet101 官网脚本文件:三个sh文件,建议使用脚本文件,初看虽不懂,但是比python版本的运行简单很多 ...
deeplabv2是在resnet101的基础上进行了改进,以用于语义分割任务。它引入了空洞卷积和空间金字塔池化模块,进一步增强了感受野和图像特征提取能力。 空洞卷积是deeplabv2的关键组成部分之一。它通过在卷积层中引入更大的卷积核和填充孔,显著增加了感受野。传统卷积层的感受野大小受限于卷积核的大小,而空洞卷积通过调整卷积核...
DeepLab-v2(79.7 mIOU) DeepLab-v2相比v1版本的不同点有两个:①baseline用更先进的ResNet来代替v1版本的Vgg16;②在muti-scale机制方面,使用ASPP 一、模型结构 将DCNNs应用于语义分割有三个挑战: 1、由于堆叠下采样层和池化层所造成的输出特征图的分辨率太低的问题 ...
comment:: (DeepLabv2)把deeplabv1的骨干网络换成了resnet。引入了一个新模块ASPP。 Why 分辨率被降低(主要由于下采样stride>1的层导致) 目标的多尺度问题(同一个目标可能会有不同的大小) DCNNs的不变性(invariance)会降低定位精度 What 使用膨胀卷积在下采样的情况下增加感受野。
本篇博客只对空洞卷积进行多尺度背景聚合(Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions)和DeepLab2(DeepLab + ResNet)两篇来进行测试。毕竟在介绍DeepLab2的时候需要用到空洞卷积。 (1)空洞卷积 空洞卷积的原理如图所示,仔细看了下原理,才知道在传统的CNN中,正常都会采用pooling池化来达到降维的目的,这种...
3.ResNet101 在 DeepLabV2 中的应用 DeepLabV2 是一种基于深度学习的语义分割框架。在 DeepLabV2 中,ResNet101 作为骨干网络,用于提取输入图像的特征。在 ResNet101 的基础上,DeepLabV2 还采用了空洞卷积、条件随机场等技术,进一步提高了语义分割的性能。©...
DeepLabV2[2]在前一代的基础上进行改进,依旧是使用空洞卷积,但主干网络已经替换为ResNet,另外提出了空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,如图3所示。 图3 空洞空间金字塔池化结构 其通过在固定的特征图上,使用不同空洞率的空洞卷积并行提取特征,能多比例捕获对象及上下文信息。其次由于V1全连接条件随机场会使得边界信息平滑...