超参数调整:根据实际情况调整学习率、批次大小等超参数,以获得更佳的训练效果。 模型优化:针对特定任务,可对DeepLabv3模型进行结构或算法上的优化,以进一步提升分割性能。 六、结语 通过本文的实战教程,相信你已经对DeepLabv3有了更深入的了解。掌握DeepLabv3的应用技巧,将为你在图像处理领域的研究与实践提供有力支持。
1, height, width] 形状。其中batch_szie为批量大小，1表示输出一个通道，height和width与输入图像的高...
1, height, width] 形状。其中batch_szie为批量大小，1表示输出一个通道，height和width与输入图像的高...
1. 用级联的方式设计了空洞卷积模块 图3的(a)(b)分别表示使用或者不使用空洞卷积的级联模块。从表中可以看出，out_stride=8时占用更多的内存，但同时带来了更好的性能。为了不增加参数量和计算量的同时有效地减少stride，DeepLabv3使用了out_stride=16。2. 使用Multi-Grid策略 受到了采用不同大小网格...
标准化参数应该由真实图像求得; 2. 不使用转RGB,改换参数位置 V0217 改进了MIoU的计算代码,以及可求得Acc及Class_acc(基于混淆矩阵) 修复了之前的预测问题,4个一组进行预测结果很差,改为1个1个预测,结果正确 V0219 证实了Adam更优 此时的数据是640大小的尺寸,测试集的分配类别不平衡,其中...
dilation rate较小的空洞卷积[9]在提取低分辨率特征图信息时更有效,因此在DeepLabv3+的Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)模块中增加了一层空洞卷积,dilation rate大小被调整。同时,为了减少网络参数的数量并提高网络的效率和训练速度,我们将所有空洞卷积替换为深度可分离卷积[10]并进行二维分解。在几何线程中,采用...
evaluate参数说明: eval_dataset (paddlex.datasets): 评估数据读取器。 batch_size (int): 评估时的batch大小。默认1。 epoch_id (int): 当前评估模型所在的训练轮数。 return_details (bool): 是否返回详细信息。默认False。 In [ ] # 加载模型 model = pdx.load_model('./output/deeplabv3p_r50vd/best...
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...
收稿日期：２０２３ ０６ ０３ 基金项目：国家自然科学基金面上项目“基于频变信息的流体识别及流体可动性预测”（４１７７４１４２）；四川省重点研发项 目“工业互联网安全与智能管理平台关键技术研究与应用”（２０２３ＹＦＧ０１１２）；四川省自然科学基金资助项目 “基于超分辨感知方法的密集神经图像分割”（２０２２...