DeepLab v2的不同之处是提出了空洞空间金字塔池化（Atros Spatial Pyramid Pooling，ASPP）。DeepLab v3则是对ASPP进行了进一步的优化包括添加1×1卷积，BN操作等。DeepLab v3+则是仿照U-Net的结构添加了一个向上采样的解码器模块，用来优化边缘的精度。下面我们依次介绍这四个算法。1. D
DeepLabv3+是由Google于2018年提出的图像语义分割模型，旨在解决语义分割任务中的精度和效率问题。它是DeepLab系列模型的最新版本，结合了深度卷积网络和空洞卷积网络的优势，并引入了空间金字塔池化模块(ASPP)和解码器模块，利用多尺度信息增强模型的性能，有助于解决对象尺度不一致的问题。DeepLabv3+整体来说也是一个...
Deeplabv1,v2 耗时为 8fps,从 Deeplabv3 开始,论文已经不说运行时间的问题,是否模型越来越慢了。 MobileNetV2 已经实现 Deeplabv3,并努力在 MobileNetV2 中复现DeepLabv3+版本。 参考文献 [1] Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs [2] DeepLab: Semantic Image Segme...
8.2.2DeepLabV3+网络模型介绍DeepLabV3+是谷歌在2018年提出的DeepLab系列最后一个网络模型。在DeepLabV3中,科研人员发现经过ASPP模块之后直接做一次八倍上采样的操作达到的效果还是不够理想,于是借鉴了编码器-解码器架构的思路。如图8-10所示,将ASPP模块与编码器-解码器结构相结合,构造了一个融合低级图像特征和高级语...
语义分割是图像高级别像素理解的主要任务之一,也是无人驾驶的重要技术基础。前面已经对该方面进行过复现实验,见:空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试(tensorflow)。近段时间,google又推出了deeplab v3及其升级版本(deeplab v3 plus),并且集成到其model库中,因此,对该库进行集成测试一下。
属于典型的DilatedFCN,它是Google提出的DeepLab系列的第4弹。 创新点 在DeepLab v3上的基础上增加了一个Decoder。 Decoder将底层特征与高层特征进一步融合,提升分割边界准确度。 从某种意义上看,DeepLabv3+在DilatedFCN基础上引入了EcoderDecoder的思路。 把backbone从ResNet(DeepLabv3所采用)换成了改进的Xception。
针对这一现象,通过综合考虑网络的参数量,预测时间和准确度, 设计出一种优化 DeepLabv3+模型的图像语义分割网络.骨干网络改用轻量级 EfficientNetv2 网络提 取特征,提高参数利用率;在空洞空间金字塔池化模块中使用混合条带池化模块代替全局平均池 化,引入深度可分离膨胀卷积,减少参数量和提高学习多尺度信息的能力;使用...
首先,为减少模型运算时间,将DeepLabv3+中的Xception模块替换为MobileNetv2模块(Chollet,2017),作为骨干结构对原始图像进行特征提取;其次,为实现密集采样,以并行的形式连接空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块(Chen等,20...
语义分割是图像高级别像素理解的主要任务之一,也是无人驾驶的重要技术基础。前面已经对该方面进行过复现实验,见:空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试(tensorflow)。近段时间,google又推出了deeplab v3及其升级版本(deeplab v3 plus),并且集成到其model库中,因此,对该库进行集成测试一下。 &n...使用...