读者需要根据实际显存情况调整batch_size。具体大小可参考如下。 GPU_memory_sizebatch_size 步骤如下 进入deeplabv3项目根目录,创建ckpt文件夹用来保存模型参数。 mkdir ms_log mkdir -p s16_aug_train_1g/ckpt 设置指定GPU可见 单卡GPU机器可跳过本步骤 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 检测指定GPU是否生效 echo $...
(b) 然后将4×4区域分为4个小的子框,每个子框的大小为2×2。然后,对变形的sub-boxes再次进行裁剪和调整大小 前往SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。 网页端访问:在浏览器地址栏输入新版站点地址 sota.jiqizhixin.com ,即可前往「SOTA!模型」...
PoseNet最大的模型在6MB左右,相比Vision框架提供的姿势识别,直接使用模型来做会比较麻烦,但是Vision框架也有局限性,其姿势识别的API是在iOS 14之后引入的,如果要支持更低的版本,还是需要我们自己来实现。 首先观察下PoseNet模型在Xcode中的介绍,我们主要专注在输入输出部分: 其中输入部分比较简单,为图片数据。输出部分我们...
1-空洞卷积的引入VGG16的原始模型,卷积层的卷积核大小统一为 3x3,步长为 1,最大池化层的池化窗口为 2x2,步长为2 。 改进是使用 1x1 的卷积层代替FC层,那么就变成了全卷积网络,输出得到的是得分图,也可以理解成概率图。将pool4和pool5的步长由2改为1, 这样在原本FC7的位置,VGG网络总的步长由原来的32变为...
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=16,只需要将最后一个下采样层的stride设置为1,并...
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 ...
第二步是修改分割头即分类器的主要步骤。该分类器是网络的一部分,负责创建最终的细分输出。通过用具有新数量的输出通道的新DeepLabHead替换模型的分类器模块来完成更改。 resnet101主干的特征向量大小为2048。如果您决定使用另一个主干,请相应地更改此值。最后,我们将模型设置为训练模式。此步骤是可选的,因为您也...
DeepLabv3+模型的关键在于空洞卷积,它能够在不改变特征图大小的情况下调整感受野大小,从而获取多尺度信息。通过调整空洞卷积的率(rate),可以控制感受野的大小,从而在保持特征图尺寸的同时,增强模型对不同尺度信息的捕捉能力。此外,模型还采用ASPP模块,通过不同率的空洞卷积层,进一步提取多尺度特征信息...
输出步长为 16,图像大小为 224x224x3 时,输出特征向量比输入图像的维度小 16 倍,变成了 14x14。 此外,Deeplab 还讨论了不同输出步长对分割模型的影响。Deeplab 认为过强的信号抽象不利于密集预测任务。总之,具有较小输出步长 (较弱信号抽象) 的模型倾向于输出更精细的分割结果。然而,使用较小的输出步长训练模型...