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...
因为连续的下采样会降低特征映射的分辨率,细节信息被抽取,这对语义分割是有害的。 上图(b)所示,可使用不同采样率的空洞卷积保持输出步幅的为out_stride = 16.这样不增加参数量和计算量同时有效的缩小了步幅。 Atrous Spatial Pyramid Pooling 对于在DeepLabv2中提出的ASPP模块,其在特征顶部映射图并行使用了四种不同...
1.1.3. 应对策略: 空洞卷积 Fully-connected Conditional Random Field (CRF) 1.2.DeepLabV2 1.2.1.创新点: 空洞卷积,作为密集预测任务的强大工具。空洞卷积能够明确地控制DCNN内计算特征响应的分辨率。它还允许我们有效地扩大滤波器的视野以并入较大的上下文,而不增加参数的数量或计算量。 提出了空洞空间卷积池化金字...
然而,3×3卷积会学习冗余信息,导致系统参数数量增加,影响系统速度。在本文中,ASPP 中的所有 3×3 卷积在不改变dilation rate的情况下使用 2 维分解转化为 3×1 和 1×3 卷积。这与原始结构相比减少了约1/3的参数数量,有效地减少了该模块的计算量,具有更快的训练速度和提取重要特征信息的能力。 改进后的 AS...
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...
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。
MobileNetV2的提出是为了解决网络模型训练过程中参数量过于庞大、硬件训练不足等问题。它的核心是使用深度可分离卷积来减少计算量。特别地,引入了反向残差与线性瓶颈概念,在标准残差块中,先利用1×1卷积层压缩特征图通道,然后在低维通道应用3×3卷积层提取特征,最后使用1×1卷积层扩张特征通道。在反向残差中,则发生相...
总结而言，DeepLabv3+模型在语义分割领域展现出了卓越的性能，通过巧妙的结构设计与参数调整，实现了对复杂图像的精细分割。尽管如此，模型的计算复杂度仍然相对较高，对于实时性要求较高的应用（如自动驾驶等场景）来说，仍需探索更为轻量级的分割模型。未来的研究方向在于寻找更加高效、灵活的分割模型结构，...