1.首先对图片进行特征提取,上图使用的是resnet18网络进行的特征提取,得到的是512x32x32的特征图; 2.aspp网络层对上一步得到的特征图从5个分支分别进行各自的卷积提取操作,得到的都是256x32x32的特征图,然后将它们拼接在一起,得到1280x32x32的特征图,再经过两次卷积得到20x32x32的特征图; 3.最后对20x32x32的...
整体流程 下面是实现 DeepLabV3+ 的整体流程: 开始下载模型权重加载模型权重加载测试图像数据预处理执行推理后处理结束 代码实现 下载模型权重: importurllib.request# 下载模型权重url='https://xxxx/deeplabv3_plus.h5'urllib.request.urlretrieve(url,'deeplabv3_plus.h5') 1. 2. 3. 4. 5. 加载模型权重: imp...
model=DeepLab(num_classes=2)#自己定义的网络模型model.load_state_dict(torch.load("D:/deeplearning/pytorch/deeplabv3-plus-pytorch-main/logs/ep300-loss0.008-val_loss0.005.pth"))#保存的训练模型model.eval()#如果是基于GPU的libtorch部署则需要加以下两句model.cuda()example=torch.rand(1,3,512,512)....
想要很好同时处理大小目标,则需要设计一个好的空洞网络。 计算卷积\池化\反卷积\空洞卷积后图像大小的方法: 前向传播流程: 注意是backbone输出了两个特征。一组是encoder的’out’经过多层卷积,包含着丰富特征的高阶特征,一组是Decoder的’low_level’,只进行了几层的卷积,保留着边界特征的底层特征。 网络异常,图片...
DeepLabv3是一个基于深度学习的图像分割模型,通过卷积神经网络(CNN)提取图像特征,并结合空洞卷积(Atrous Convolution)和金字塔池化(ASPP,Atrous Spatial Pyramid Pooling)等关键技术,实现对图像像素级别的精细分割。了解这一基本框架,有助于你更好地把握DeepLabv3的整体运作流程。 二、掌握空洞卷积的应用 空洞卷积是DeepLab...
deeplab_v3: deeplabv3网络定义文件; learning_rates.py: 学习率定义文件 实验流程: 修改main.ipynb训练参数并运行,运行训练cell得到模型文件。 修改main.ipynb测试1(test 1 cell)参数并运行,运行测试1单元得到mean iou结果。 修改main.ipynb测试2(test 2 cell)参数并运行,运行测试2单元得到可视化结果。
模型流程: 4.3 DeepLab-v2 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs DCNN 连续池化和下采样造成分辨率降低,DeepLab-v2 在最后几个最大池化层中去除下采样,取而代之的是使用空洞卷积,以更高的采样密度计算特征映射。
⼆、整体训练流程(数据读取模块,⽹络结构,损失函数) 参考官⽅的提供的DeepLab-V3+代码【train.py】,对其中的数据读取模块作相应的解析,具体步骤如下: 1. 初始化Dataset类 在【train.py】脚本中,⾸先需要初始化数据类。主要是设置⼀些参数,见下⾯的代码所⽰: with tf.Graph().as_default() as ...
基于Deeplab-V3的焊缝缺陷检测应用研究