训练DeepLab-LargeFOV 时探索了不同的学习率策略。作者发现使用“poly”学习率策略(公式如下 )比“step”学习率更有效(以固定步长降低学习率)。‘‘poly学习策略的公式如下: 作者调整了batch size和迭代次数,达到了一个mean IOU的65.88%的效果。...
基于v2版本的deeplab,使用VGG16模型,在VOC2012,Pascal-context,NYU-v2等多个数据集上进行训练 - deeplab_v2/pascal-context/README.md at master · xmojiao/deeplab_v2
在DeepLabV2中,首先通过DCNN(深度卷积神经网络)对输入图像进行特征提取,得到初步的分割结果。然后,通过双线性插值将特征图恢复到原始图像分辨率。最后,使用全连接的条件随机场(CRF)对分割结果进行精细化处理,进一步提高准确率。 DeepLabV2在语义分割领域取得了优异的成绩,尤其在PASCAL VOC数据集上达到了顶尖水平。在DeepLab...
Desktop/deeplab_v2/deeplab-public-ver2/densecrf#if [ ${DATASET} == "voc2012" ]#then IMG_DIR_NAME=VOC_aug/dataset#elif [ ${DATASET} == "coco" ]#then # IMG_DIR_NAME=coco#elif [ ${DATASET} == "voc10_part" ]#then # IMG_DIR_NAME=pascal/VOCdevkit/VOC2012#fi# NOTE THAT the d...
DeepLabv1和DeepLabv2在语义分割中的空洞卷积特点如下：空洞卷积的应用：定义：空洞卷积通过在卷积核中心留有空洞，扩大了感受野，使模型能够捕捉到更大范围的上下文信息。作用：在DeepLabv1和DeepLabv2中，空洞卷积主要用于处理输入图像，通过设置pool5或conv5_1的步幅为1，以及使用特定rate的空洞卷积，减少...
论文链接:DeepLabV2论文🍵🍵🍵 语义分割存在的挑战 是不是发现和DeepLabV1博客的结构很像呢,在V2论文的INTRODUCTION中也首先提出了DCNN应用于语义分割的三个挑战,如下图所示: 翻译一下: 特征分辨率降低 目标在多尺度上的存在 由于DCNN的不变性降低了定位精度 ...
[论文笔记] DeepLab v2: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 说在前面 个人心得: DCNN + Atrous convlution + CRF PASCAL VOC 2012 79.7%mIOU 空洞卷积最大的作用是增大感受野 ASPP是多尺度下融合特征 CRF是进行边界的精确化 实验方面仍需要仔...
这个版本的DeepLab主要解决两个问题:第一个是多尺度目标的存在,第二个是由于深度卷积神经网络内部的不变性而导致的局部精度下降。多尺度问题指的是同一尺度下不同目标的响应不同。较小的目标在大的尺度下才能提取特征,而较大的目标在较小的尺度下才能提取全局信息,这就是一个多尺度的矛盾。 传统CNN方法用于语义分割...
DeepLabv2结构 首先经过采用空洞卷积的DCNN如VGG-16或ResNet101得到粗略的分割结果,然后通过双线性插值将feature map恢复成原图分辨率,最后用全连接的CRF来精细化分割结果。 DeepLabv2贡献 采用多尺度处理和ASPP达到了更好的性能。 在DeepLab基础上将VGG-16换成ResNet,在PASCAL VOC 2012和其他数据上上达到SOTA。
1、Deeplab V1 《Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS》 http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 由于卷积神经网络在提取特征时会将输入图像逐渐缩小,featuremap变小形成高级别的特征对分割任务并不适用,DeepLab采用了空洞卷积替换传统的卷积和fully connected CRF。为了...