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+引入了Decoder模块,其将底层特征与高层特征进一步融合,提升分割边界准确度...
作者发现基于FCN的模型的主要问题是缺乏适当的策略来利用全局场景类别线索。为了减少不同子区域上下文信息的损失,该文提出将全局场景优先结构引入到CNN的最后一层feature map上,从而结合不同子区域及不同尺寸的语义信息。PSPNet的完整架构如图6所示。 图6 PSPNet概述。给定一个输入图像(a),首先使用CNN来获得最后一个卷...
作者发现基于FCN的模型的主要问题是缺乏适当的策略来利用全局场景类别线索。为了减少不同子区域上下文信息的损失,该文提出将全局场景优先结构引入到CNN的最后一层feature map上,从而结合不同子区域及不同尺寸的语义信息。PSPNet的完整架构如图6所示。 图6 PSPNet概述。给定一个输入图像(a),首先使用CNN来获得最后一个卷...
1.整体架构 DeepLabv3+ 模型的整体架构如上图所示,它的 Encoder 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+ 引入了 Decoder 模块,其将底层特征与高层特征进一步融合,...
为了实现准确的场景感知,知识图依赖于场景上下文的先验信息。作者发现基于FCN的模型的主要问题是缺乏适当的策略来利用全局场景类别线索。为了减少不同子区域上下文信息的损失,该文提出将全局场景优先结构引入到CNN的最后一层feature map上,从而结合不同子区域及不同尺寸的语义信息。PSPNet的完整架构如图6所示。
整体架构 DeepLabv3+模型的整体架构如图4所示,它的Encoder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+引入了Decoder模块,其将底层特征与高层特征进一步融合,提升分割边界准确度...
当然在deeplabv3+中并不涉及到这样的问题,因为它在ASPP中是分别使用了rate=1,6,12,18和一个pooling后的结果拼接后再进行卷积,可以参考网络架构中的图,这样的方法就结合了不同的感受野的特征图,理论上模型学习能力更好。 深度可分离卷积 深度可分离卷积最主要目的就是减少网络中的计算量,它是先用1*1卷积将特征...
这种设计使得模型能够同时关注图像的细节和整体结构,进一步提升分割效果。 二、DeepLabv3训练技巧揭秘 除了优秀的模型架构,DeepLabv3的成功还离不开一系列精妙的训练技巧。以下是几个值得关注的要点: 数据增强:通过随机裁剪、旋转、镜像等操作,增加训练样本的多样性。这有助于模型学习到更加鲁棒的特征表示,提高泛化能力。
1.整体网络架构 1.1 改进后的DeepLabv3作为Encoder 1.2 Decoder 2.Modified Aligned Xception 2.1 Atrous Separable Convolution 2.2 Xception 2.3 Aligned Xception ★2.4 Modified Aligned Xception 3.消融实验 3.1 Decoder设计 3.2 以ResNet作为backbone的模型变体 3.3 将 Aligned Xception 修改为 Backbone 4. 和SOTA方...
DeepLabv3+结合了这两者的优点,具体来说,以DeepLabv3为encoder架构,在此基础上添加了简单却有效的decoder模块用于细化分割结果。此外论文进一步探究了以Xception结构为模型主干,并探讨了Depthwise separable convolution在ASPP和decoder模块上的应用,最终得到了更快更强大的encoder-decoder网络。