表1 使用ResNet-50和block7 和不同的输出步长的更深层空洞卷积 从表中看得出,输出步长out_stride = 8时占用更多的内存,但同时带来了更好的性能。例如图3(b)中,输出步长为out_stride = 16。这样不增加参数量和计算量的同时有效的缩小了步幅。 2.2.2. 使用了Multi-Grid 策略 受到了采用不同大小网格层次结构...
DeepLabv3系列解决这一问题的办法是使用空洞卷积(前两个版本会使用CRF细化分割结果),这允许我们可以保持参数量和计算量的同时提升计算特征响应的分辨率,从而获得更多的上下文。 第二个挑战:多尺度目标的存在。现有多种处理多尺度目标的方法,我们主要考虑4种,如下图: a. Image Pyramid: 将输入图片放缩成不同比例,分别...
虽然将骨架网络换为STDCNet之后分割精度降低了1.38%,但是模型B的测试速度快了184%,模型参数量减少45.93%,说明STDCNet比ResNet特征提取的效果变差而提取的速度以及占用的计算资源要小得多;对比模型B、C的实验结果可知,虽然降低了一点模型分割性能,但模型 C 减少了更多的计算量和推理时间,同时也反映了 ASP...
其中x[i] 表示输入信号,y[i] 表示输出信号,r 是采样的步长,w[s] 表示卷积核在位置 s 处作为参数的大小,S 表示卷积核的大小。 将深度可分离卷积与标准卷积进行比较,我们发现深度可分离卷积可以在很大程度上减少训练过程中过多的参数数量。对于相同的输入,标准卷积中的参数数量大约是深度可分离卷积中参数数量的...
深度分离卷积:深度分离卷积和组卷积能够减少计算消耗和参数量的同时维持相似的表现。深度分离卷积已应用在多个神经网络中,特别的,我们探索了Xception架构,在语义分割任务上展现了精度和速度上的双重提升。 空洞卷积 空洞卷积(Atrous Convolution)是DeepLab模型的关键之一,它可以在不改变特征图大小的同时控制感受野,这有利于...
为了降低模型的复杂度,减少计算量,DeepLabv3还采用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)。这种卷积方式将标准卷积分解为两步:先进行深度卷积,再进行逐点卷积。这样可以在保持性能的同时,大幅降低模型的参数量和计算成本。 四、实战建议与问题解决方法 数据准备 在训练DeepLabv3模型时,建议使用高质量、多样化...
深度可分离卷积：在Xception模型中运用深度可分离卷积，能够降低计算消耗和参数数量，同时保持相似的（或略微提高）训练效果。3. 方法 3.1 Atrous卷积&编码-解码器 Atrous卷积：控制深度卷积神经网络输出特征的分辨率，并调整过滤器的视场以捕获多尺度信息。对于逐通道卷积，可以进行空间卷积，再进行逐点卷积...
深度可分离卷积因其能减少计算消耗和参数量，同时维持模型表现的特性，在多个神经网络中得到应用，特别在语义分割任务中展现出精度和速度上的双重提升。论文中提到的空洞卷积是DeepLab模型的核心之一，它可以在不改变特征图大小的情况下控制感受野大小，有利于提取多尺度信息。论文中的实验部分展示了模型在多...
可以看到残差结构将输入与输出进行了相加,这就要求输入与输出具有相同的shape。经计算可得右边的残差结构的参数小于左边。 这也使得它可以应用到更深的网络中。 论文共给出了18层、34层、50层、101层、152层五个层数网络的结构 34层网络的详细结构如下。