图6 output_stride=16的DeepLabv3结构02 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,这有利于提取多尺度信息。空洞卷积如下图所示,其中rate(r)控制着感受野的大小,r越大感受野越大。通常的CNN分类网络的output_stride=32,若希望DilatedFCN的output_stride...
本文结合DCNNs和概率图模型,提出了DeepLab以解决像素级图像分割任务(semantic image segmentation)。本文在一开始就提出了将DCNN应用在语义分割任务上所不得不解决的两个困难:1. 信号的多次下采样,导致分辨率的降低;2. CNN本身对于空间位置的不敏感。这两个问题导致DCNN在用于逐pixel的分割任务时,在细节的保持上不准确...
首先 1 x 1 对通道上关联,起了一个全连接的作用,接下来是 3 个空洞卷积,有关空洞卷积参见zideajang:深入理解空洞卷积。pooling ,然后经过 concate 将这些特征图进行组合,随后经过 1x1 卷积来改变通道大小。 接下里对于底层特征图首先进行 1x1 卷积进行通道变换,这样可以拿到一些低层特征,在将上面组合变换通道数...
同样DeeplabV3模型的使用也不像Vision框架那么方便,其模型介绍如下: 我们只关注其输入和输出,可以看到,此模型会将输入的图片格式化成513*513的点阵,输出的也是一个513*513的二维点阵,当这些点的取值要么是0要么是1,我们转换到原图按照0和1的排布进行有色和无色的渲染即可得到蒙层图。使用示例如下: import UIKit i...
图3 语义分割不同架构(来源:https://arxiv.org/abs/1903.11816) 01 整体架构 DeepLabv3+模型的整体架构如图4所示,它的Decoder的主体是带有空洞卷积的DCNN,可以采用常用的分类网络如ResNet,然后是带有空洞卷积的空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)),主要是为了引入多尺度信息;相比DeepLabv3,v3...
DeepLabv3+训练模型学习总结 一、DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改。为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文。此外,来自DeepLabv2 的 Atrous ...
DeepLabv3+训练模型学习总结 一、DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改。为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文。此外,来自 DeepLabv2 的 AtrousSpatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的...
DeepLabV3的提出是为了解决多尺度下的目标分割问题。如图2所示,不同目标在图中的尺寸大小不同,这也导致模型考虑不同尺寸的分割精度。 图2 多尺度目标分割示例 2.2.提出解决方案 2.2.1.用级联的方式设计了空洞卷积模块 具体而言,DeepLabV3取ResNet中最后一个block(ResNet的block4),并将他们级联到了一起,如图3所示...
图(a)表现的是,随着网络层数加深,如果不适用空洞卷积,output_stride是在逐渐变大的(模型输出特征图比原图像逐渐缩小),最终虽缩小至256倍,这对语义分割任务是不利的。如果我们期望output_stride控制在固定值,可以采用空洞卷积。如果我们在block4...
DeepLabv3+是计算机视觉领域中一种先进的语义分割模型,它在DeepLabv3的基础上增加了一个解码器模块,旨在提高物体边界的分割精度。本文将详细解析DeepLabv3+的网络结构,并通过代码示例展示其实现过程。 一、网络结构概述 DeepLabv3+采用了Encoder-Decoder架构,主要分为Encoder和Decoder两部分。Encoder部分负责提取图像的高级语...