Decoder部分主要负责对Encoder输出的特征图进行上采样和特征融合,以恢复图像的空间信息。在DeepLabv3+中,Decoder首先接收来自Encoder的低分辨率特征图和来自主干网络中间层的高分辨率特征图。然后,通过对高分辨率特征图进行卷积操作调整其通道数,并将其与上采样的低分辨率特征图进行拼接。最后,通过一系列卷积操作得到最终的分...
Deeplabv3+用了它的上一个版本Deeplabv3作为编码器,主要就是作为一个特征提取的主干网络,前面的下采样部分可以使用ResNet或者Xception等特征提取网络,可以下采样16倍,也可以只采样8倍,8倍效果会更好但是有更多的计算量。采样之后就紧接一个ASPP模块,用不同rate的空洞卷积获取到不同感受野和尺度的特征图,然后将他们...
stride=8相对来说只获得了一点点精度的提升,但增加了很多的计算量。 更改主干网络 论文受到近期MSRA组在Xception上改进工作可变形卷积(Deformable-ConvNets)启发,Deformable-ConvNets对Xception做了改进,能够进一步提升模型学习能力,新的结构如下: 最终,论文使用了如下的改进: 更深的Xception结构,不同的地方在于不修改ent...
1. Xception 如图1所示,整个网络模型由两部分组成,分别是编码器和解码器。 图1. Encoder-decoder architecture 首先来看编码器。原文中采用了ResNet和Xception为作为主干网,现在以后者为例,改进后的Xception由以下三个特点: (1)更深的Xception,但保持entry flow网络结构不变,以此获得更快的计算速度和更高的内存...
一.网络架构 图1.deeplabv3+的网络架构 从上图的网络架构可以看出v3+分为了编码和解码两个模块,因为encoder-decoder架构能够进一步保护物体的边缘信息。 1.Encoder模块 在编码模块,使用的是v3的结构,其中,前面几个block中使用空洞卷积,然后再输出的特征图上使用不同atrous rate并行空洞金字塔池化去提取特征,用concat融...
上图是deeplabv3+的网络架构。我们可以看到主要结构为encoder-decoder架构。 对于编码器部分,实际上就是DeepLabV3网络。图像进入主干网络后,获得两个特征层,浅层的特征层直接进入decoder中进行1*1卷积进行通道压缩,目的是减少低层级的比重。深层特征则在encoder编码器中进入aspp模块,论文认为编码器得到的feature具有更丰富...
在这项工作中,我们回顾了扩张卷积,这是一种在语义图像分割应用中显式调整滤波器视野以及控制深度卷积神经网络计算的特征响应分辨率的强大工具。为了解决多尺度下的目标分割问题,我们设计了级联或并行使用扩张卷积的模块,通过采用多个扩张率来捕获多尺度上下文。此外,我们还建议扩展我们先前提出的扩张空间金字塔池化模块(ASP...
在DeepLabv3+模型中,Xception被用作主干网络,用于特征提取和表示。Xception网络具有深层次的结构,可以提取图像中的高级特征,并能够学习到更加复杂和抽象的特征表示。这样的特征表示可以帮助DeepLabv3+模型更好地理解图像,并实现更精准的语义分割结果。 除了Xception作为主干网络外,DeepLabv3+还采用了一些其他的技术来提高语...
2.改进主干网络:DeepLabV3+采用了Xception模型作为主干网络,提高了分割算法的精度和速度。 DeepLabV3+的这些改进增强了模型对图像语义信息的理解和分割精度。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
在建议的DeepLabv3 +模型中使用ResNet-101 [27]作为网络主干。由于激烈的卷积,我们能够在训练和评估过程中使用单一模型获得不同分辨率的特征。 表3.使用ResNet 101作为特征提取器时,PASCAL VOC 2012 val设置的推理策略。 训练OS:训练期间使用的输出步幅。 eval OS:评估期间使用的输出步幅。 解码器:采用所提出的解...