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...
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...
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神经网络(如ResNet或Xception)作为主干网络(Backbone)。在DeepLabv3+中,...
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...
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 块使用了空洞卷...
FCN是深度学习中用于语义分割任务的一种经典架构。相比于传统的卷积神经网络(CNN)在全连接层后接上采样层,FCN将全连接层替换为全卷积层,使网络能够接受任意尺寸的输入,并输出相应尺寸的密集预测。 网络结构: 卷积编码器(Convolutional Encoder):包含多个卷积层,负责提取图像的高级特征。
本实验主要介绍使用MindSpore深度学习框架在PASCAL VOC2012数据集上训练Deeplabv3网络模型。本实验使用了MindSpore开源仓库model_zoo中的deeplabv3模型案例。 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉...
一、DeepLabv3的网络结构 首先,我们从宏观上了解一下DeepLabv3的网络结构。DeepLabv3采用了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的架构,通过一系列卷积层、池化层等组件,逐步提取输入图像的特征。在这个过程中,DeepLabv3特别注重特征的复用和信息的保留,以确保最终分割结果的准确性。 值得一提的是,DeepLabv3在网络结构的设计...
DeeplabV3+主要在模型的架构上作文章,引入了可任意控制编码器提取特征的分辨率,通过空洞卷积平衡精度和耗时。 2. 网络讲解 2.1 backbone-Xception 简介 这里对应的是上面网络结构图中的DCNN(深度卷积神经网络)部分 Xception结构由keras的作者François Chollet发表于2016年(论文下载:Xception: Deep Learning with Depthwise...