一.网络架构 图1.deeplabv3+的网络架构 从上图的网络架构可以看出v3+分为了编码和解码两个模块,因为encoder-decoder架构能够进一步保护物体的边缘信息。 1.Encoder模块 在编码模块,使用的是v3的结构,其中,前面几个block中使用空洞卷积,然后再输出的特征图上使用不同atrous rate并行空洞金字塔池化去提取特征,用concat融...
deeplabv3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 一.串联网络架构 图1.带有空洞卷积的串联模型 上图中output stride表示的是输入图片与输出图片分辨率之比。rate是空洞率。在v3原文中说,该结构是将Resnet的最后一个block(即block4)复制多次且以串联的方式连接,如上图所示就是block5,6,7都是...
deeplabv3+:Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 一.网络架构图1.deeplabv3+的网络架构 从上图的网络架构可以看出v3+分为了编码和解码两个模块,因为encoder-decoder架构能够进一步保护物体的边缘信息。 1.Encoder模块 在编码模块,使用的是v3的结构,其中,前面几个block中使...
PSPNet 在不同网络尺度上执行空间池化,并在多个数据集上具有优异的表现 3 deeplabv3的结构 deeplab提出了一种新颖的语义分割方法:控制特征的抽取、学习多尺度特征的网络结构。 deeplabv3 的特征提取模块:在ImageNet 上预训练的 ResNet 注意最后一个 ResNet Block: 使用了空洞卷积。这个残差块内的卷积都是使用了不同...
2|0结构的简单对比: 与之前相比,加入了新的解码模块,逐步精确地重构物体的边界。 其中采用的Xception模块的深度可分离卷积结构如下:由DW+PW组成,参数量和运算成本低。 2|1DeepLabV3+ 提出的解码模块,如图: 把经过ASPP以及1*1卷积之后的编码特征进行4倍上采样操作,然后拼接从主干网络中得出的相同分辨率的特征,再...
Deeplabv3+简单记录 1. 主要贡献 1. 原DeepLabv3当作encoder,添加decoder得到新的模型(DeepLabv3+)。 如下图所示,作者把spatial pyramid pooling module和Encoder-Decoder融合成一体: 网络结构 2. 把Xception和Depthwise separable convolution应用到Atrous Spatial Pyramid Pooling和decoder中。
最终分类层(Final Classification Layer):对每个像素进行分类,生成最终的分割图。 总体而言,FCN、PSPNet和DeepLab-v3都是在语义分割领域取得显著成就的经典网络结构,它们各自通过不同的机制和模块来处理图像分割任务,提高了分割模型对上下文信息的理解和感知能力。
我们考虑一下前面的代码解析推文的DeepLab系列网络的代码实现,地址如下:https://mp.weixin.qq.com/s/0dS0Isj2oCo_CF7p4riSCA 。对于DeepLabV3,如果Backbone为ResNet101,Stride=16将造成后面9层的特征图变大,后面9层的计算量变为原来的4倍大。而如果采用Stride=8,则后面78层的计算量都会变得很大。这就造成了De...
图7:DeepLab v3的ASPP 3.3 DeepLab v3的网络结构 DeepLab v3也是使用残差网络作为骨干网络,它的Block...
Deeplabv3+以编码-解码为基础结构。其中编码器负责特征抽取,将输入的图像编程为中间表达形式,即逐渐减小特征图并提取高层语义信息。相应的解码器负责将中间表达形式解码为输出,逐渐恢复图像的空间信息并给每个像素分类,Deeplabv3+的整体网络结构如图2所示。其编码部分包括作为主干网络的深度卷积神经网络(deep convolutional ...