2.1 空洞卷积原理 2.2 结合空洞卷积的模型设计 3. 实验结果 参考文献 DeeplabV3分割结果展示 1. 背景介绍 在将深度卷积神经网络(DCNN)应用于语义分割任务时,通常面临如下两个挑战: 连续的池化层或者较大步长的卷积会降低特征的分辨率,从而不利于提升分割的精度; 存在不同大小的目标,也就是multi-scale问题。 在解决...
DeepLabv3的基本原理主要涉及到卷积神经网络(CNN)和空洞卷积(Atrous Convolution)。通过深度卷积神经网络提取图像特征,再利用空洞卷积增大感受野,以捕获更多上下文信息。同时,DeepLabv3还引入了多尺度预测和ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块,进一步提高分割精度。 三、DeepLabv3核心组件 深度卷积神经网络:用于提取图像...
二、DeeplabV3+模型原理DeeplabV3+模型基于Encoder-Decoder架构,通过ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块增强Encoder的语义信息提取能力,并通过Decoder实现像素级的预测。ASPP模块通过在不同空洞卷积的感受野中提取特征,增强了模型对不同尺度目标的感知能力。同时,DeeplabV3+采用了多尺度预测的策略,提高了模型的鲁棒性。
2.网络原理 算法使用的数据集是分割常用的cityscapes,在对数据集进行适当的预处理后,输入网络的是batchx3x256x256的图片和batchx256x256的标签,标签的取值范围是0-19,代表一共有20类。 1.首先对图片进行特征提取,上图使用的是resnet18网络进行的特征提取,得到的是512x32x32的特征图; 2.aspp网络层对上一步得...
基于深度学习的缺陷检测实战:YOLOV5、OpenCV、Deeplabv3缺陷检测算法原理详解+项目实战(深度学习/计算机视觉)共计34条视频,包括:一、YOLOV5缺陷检测实战、2-数据与标签配置方法、3-标签转格式脚本制作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Deeplab V3模型原理 Deeplab V3是一种基于深度卷积神经网络的图像分割模型,它采用了空洞卷积(dilated convolution)和空间金字塔池化(ASPP)等技术,能够有效地捕捉图像中的细节信息,从而实现精准的图像分割。 Deeplab V3模型的核心结构包括骨干网络和解码器部分。骨干网络通常采用预训练的卷积神经网络,如ResNet、MobileNet等,...
二、DeepLabv3的原理与架构 空洞卷积 空洞卷积是DeepLabv3的核心组件之一,它通过在卷积核中插入空洞来增大感受野,从而在不增加参数数量的情况下提高模型的分割能力。这种设计使得模型能够捕捉到更多的上下文信息,进而更准确地判断像素的类别。 多尺度信息融合 为了进一步提高分割精度,DeepLabv3采用了多尺度信息融合的策略...
2.2 DeepLabv3+语义分割原理 编码器/解码器(encoder/decoder)结构 卷积(Convolution)运算 语义分割网络中引入膨胀卷积 增大网络的感受野 特征图像尺寸的损失 采用不同的方式来增大神经元的感受野 传统卷积通过添加池化层 膨胀卷积在卷积核中插入零元素,对卷积核上采样,可避免池化层引起的信息损失 ...
四、优化原理 这里我们采用的显存优化策略是 fuse_relu_before_depthwise_conv 和 inplace_normalize。顾名思义,fuse_relu_before_depthwise_conv 是讲relu和depthwise_conv融合为同一个operator, 达到显存的节省。而 inplace_normalize 则是使用原地操作来节省显存。在卷积神经网络中,conv+normalize+activation是常见模式...