简而言之,第一部分将信息「编码」为压缩向量来代表输入。第二部分(解码器)的作用是将这个信号重建为期望的输出。 有很多基于编码器—解码器结构的神经网络实现。FCNs、SegNet,以及 UNet 是最流行的几个。 模型架构 与大多数编码器—解码器架构设计不同的是,Deeplab 提供了一种与众不同的语义分割方法。Deeplab 提...
第一个作用是让DSC能够自由改变输出通道的数量;第二个作用是对Depthwise Convolution输出的feature map进行通道融合。DSC的计算效率远远优于普通卷积!即计算量更低 atrous depthwise conv如下图(c)所示,atrous depthwise conv极大降低了计算法复杂度,同时保持模型性能不变(甚至更优) 不同颜色代表不同卷积核 Encoder 将...
简介:DeepLabv3作为深度学习领域中的图像分割利器,对于初学者来说可能显得高深莫测。但本指南将带领你从零开始,逐步掌握DeepLabv3的核心概念、技术原理以及实践应用。我们将通过深入浅出的方式,让你轻松上手DeepLabv3,并能够在图像处理与分析领域发挥巨大作用。无论你是技术小白还是资深开发者,这份指南都将为你提供宝贵的...
3 空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution) 空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution),广泛应用于语义分割与目标检测等任务中,语义分割中经典的deeplab系列与DUC对空洞卷积进行了深入的思考。目标检测中SSD与RFBNet,同样使用了空洞卷积。 空洞卷积的作用 空洞卷积有什么作用呢? 扩大感受野:在deep net中为了增加感受野且降低计算...
注:1x1卷积的作用: 1)降维:较少计算量 2)升维:小型网络,通道越多,效果会更好 3)1x1是有一个参数学习的卷积层,可以增加跨通道的相关性。 图2简化了的inception module(就只考虑1x1的那条支路,不包含Avg pool) 对于一个输入的Feature Map,首先通过三组 ...
10、下采样作用:保留显著特征、降低特征维度,增大kernel的感受野。 11、全局平均池化:深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信息,这种语义信息是建立在较大的感受野基础上,局部信息很难提供更高层的语义信息,因此对feature map降维,进而增大后面各层kernel的感受野是一件很重要的事情。
确保尺寸匹配。ASPP模块由多个卷积层组成,其中padding设置为dilation值,这与感受野的计算公式相符。Global Average Pooling在这里也起着重要作用。最后,DeepLabv3_plus的实现通过Xception和ASPP模块的结合,以及解码器部分的特征融合,完成语义分割任务。整段代码的中心思想清晰,易于理解。
不能说转置卷积的作用约来越小,因为并没有哪篇paper来说明其他上采样算子的性能明显好于转置卷积,只能...
2. groups的作用 同样是在SeparableConv2d_same类中,在定义depthwise和pointwise卷积时,nn.Conv2D()的一个参数groups的作用是什么? # 思考这里groups的作用self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out_channels=in_planes,kernel_size=kernel_size,stride=stride,padding=0,dilation=dilation,groups=in_planes...