1.4.1.创新点: 更深的Xception结构,不同的地方在于不修改entry flow network的结构,为了快速计算和有效的使用内存 所有的max pooling结构被stride=2的深度可分离卷积代替 每个3x3的depthwise convolution都跟BN和Relu 将改进后的Xception作为encodet主干网络,替换原本DeepLabv3的ResNet101 1.4.2. 动机: 语义分割主要面...
performance of 89% on the test set without any post-processing. Our paper is accompanied with a publicly available reference implementation of the proposed models in Tensorflow. 深度神经网络采用空间金字塔汇聚模块或编码解码器结构进行语义分割。前者通过滤光器探测输入特征或以多种速率和多个有效视场汇聚操作...
ASPP结构能够充分利用图像的上下文信息,提高模型对不同尺寸目标的分割能力。 三、DeepLabv3实战应用 掌握了DeepLabv3的原理后,我们将其应用于实际场景中。以下是一个简单的实战案例,教你如何使用DeepLabv3进行图像分割。 数据准备 首先,我们需要准备一份用于训练和测试的数据集。数据集应包含带有标签的图像,标签用于...
(a): 即DeepLabv3的结构,使用ASPP模块获取多尺度上下文信息,直接上采样得到预测结果 (b): encoder-decoder结构,高层特征提供语义,decoder逐步恢复边界信息 (c): DeepLabv3+结构,以DeepLabv3为encoder,decoder结构简单 DeepLabv3的top layer输出的feature中有丰富的语义信息,可通过扩张卷积依据计算资源限制控制计算密度,...
为了解决第一个问题,即max pooling导致的分辨率降低,DeepLab引入空洞卷积(atrous conv)来代替pooling扩充感受野。为了解决第二个问题,作者引入了全连接CRF(fully-connected CRF)。因此,DeepLab结构实际上就是一个带atrous conv的DCNN和一个CRF结构的两阶段的结合。
整体架构上，DeepLabv3+采用空间金字塔模块与经典的encoder-decoder结构，旨在提供语义分割的解决方案。它以DeepLabv3为特征提取器，结合解码器模块，逐步恢复分割边界，从而实现更精确的分割结果。论文的主要贡献在于提出了一种全新的encoder-decoder架构，DeepLabv3+，在DeepLabv3的基础上增加了解码器模块，用于...
模型的输入与输出结构如下: 其中out就是我们要解析的语义分割预测结果,input表示支持动态输入格式为NCHW 推理测试 模型推理对图像有个预处理,要求如下: 代码语言:javascript 复制 transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std...
DeepLabv2结构 首先经过采用空洞卷积的DCNN如VGG-16或ResNet101得到粗略的分割结果,然后通过双线性插值将feature map恢复成原图分辨率,最后用全连接的CRF来精细化分割结果。 DeepLabv2贡献 采用多尺度处理和ASPP达到了更好的性能。 在DeepLab基础上将VGG-16换成ResNet,在PASCAL VOC 2012和其他数据上上达到SOTA。
在实现上，DeepLabv3+模型采用改进的Xception网络作为backbone，结合深度可分离卷积技术，进一步降低计算复杂度。这种结构不仅提升了模型的计算效率，同时在保持较高分割效果的基础上，降低了计算量，使得模型在实际应用中更加灵活。总结而言，DeepLabv3+模型在语义分割领域展现出了卓越的性能，通过巧妙的结构设计...