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...
ASPP用不同的空洞率可以采集到多尺度信息,但是存在的问题就是随着采样率的增加,固定滤波器的权重就会变小。为了克服这个问题提出了带空洞卷积的并行架构! 二.并行网络架构 图3.并行结构 如上图所示,在第四个block之后,增加并行架构,并行部分(a)包括1x1卷积,3个3x3卷积和空洞率=(6,12,18),(b)是图像级特征,...
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...
最后使用1x1的卷积得到的图像大小是一个单通道的是原图八分之大小的mask图像,dropout正则化被完全抛弃,作者认为这样的网络已经足够正则化(事实后面的实验数据证明的确如此),这样的网络架构有能力在高分辨率图像实现是小的缺陷检测,网络具备比较大的感受野(5x5),同时...
我们考虑一下前面的代码解析推文的DeepLab系列网络的代码实现,地址如下:https://mp.weixin.qq.com/s/0dS0Isj2oCo_CF7p4riSCA 。对于DeepLabV3,如果Backbone为ResNet101,Stride=16将造成后面9层的特征图变大,后面9层的计算量变为原来的4倍大。而如果采用Stride=8,则后面78层的计算量都会变得很大。这就造成了...
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 提出了一种用于控制信号抽取和学习多尺度语境特征的架构。Deeplab 把在 ImagNet 上预训练得到的 ResNet 作为它的主要特征提取网络。但是,它为多尺度的特征学习添加了一个新的残差块。最后一个 ResNet 块使用...
本文将详细解析DeepLabv3+的网络结构,并通过代码示例展示其实现过程。 一、网络结构概述 DeepLabv3+采用了Encoder-Decoder架构,主要分为Encoder和Decoder两部分。Encoder部分负责提取图像的高级语义信息,而Decoder部分则负责恢复图像的空间信息,以得到精确的分割结果。 1. Encoder部分 Encoder部分通常由一个预训练的深度卷积...
通过语义分割+决策两阶段网络基于KolektorSDD(缺陷检测公开数据库)达到最好的效果,实现了少量样本训练与高精度检测。整个网络的架构如下: 在分割网络部分,作者认为表面缺陷检测可以被解释称一个图像二值分割问题,所以作者首先通过一个语义分割网络实现像素级别的语义分割,然后把分割结果作为输入特征构建决策部分,第一部分被...
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...
通过语义分割+决策两阶段网络基于KolektorSDD(缺陷检测公开数据库)达到最好的效果,实现了少量样本训练与高精度检测。整个网络的架构如下: 在分割网络部分,作者认为表面缺陷检测可以被解释称一个图像二值分割问题,所以作者首先通过一个语义分割网络实现像素级别的语义分割,然后把分割结果作为输入特征构建决策部分,第一部分被...