SegNet、U-Net和RefineNet都采用了类似的结构,后续的DeeplabV3+也是采用了这种结构。 Atrous convolution(空洞卷积):基于空洞卷积的模型设计,这也是DeeplabV3中主要探索的点。空洞卷积的主要优势是:可以在不降低特征空间分辨率的同时提升模型的感受野,获取到更大范围的上下文信息。空洞卷积的示意图如下所示。 3X3空洞卷积,...
它们提出的基于Xception[10]的改进的网络结构叫做Aligned Xception（图10），DeepLab v3+的改进如下：...
如下图所示,该图为空洞卷积作用的示意图示意图。可以看到未使用空洞卷积的网络,一个输出的深蓝色的点可以覆盖5个输入像素点。在使用空洞卷积之后,一个输出点可以覆盖9个输入像素的点。其具体应用示例可以参见下面DeepLabv3+的网络结构。 分割网络需要面临的第二个问题是下采样过程中特征的长和宽在不断减少,我们虽然...
下面从backbone和decode来简要概括v3+的结构。 Modify Xception 具体结构参照下图。和原来的xception不一样的地方有三,一是Middle flow重复了16次,ori xception是8次,也就是用了more layers;二是pooling均换为了dw+pw+s=2,本人在很多网络也实验过,把pool换成conv或者合并到现有的卷积层,均能提高一定的map。在Entr...
网络结构如下: 编码器提出特征: 各种版本的DeepLab总结对比 DeepLab-v1: 使用空洞卷积来明确控制在深度卷积神经网络中计算特征响应的分辨率。 DeepLab-v2: 使用ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)以多个采样率和有效视野的滤波器对多个尺度的目标进行鲁棒分割。
网络结构已经非常清晰了,可以直接运行Python代码打印出网络结构或者按照我的源码注释来理解。注意,训练的时候ground truth要resize到和模型的输出特征图尺寸一样大才可以。 DeepLab V2源码分析 DeepLab V2的论文解读请看我前面发的文章:https://mp.weixin.qq.com/s/ylv3QfOe_BOuVuxQTd_m_g 。简单的说,DeepLab V2...
我猜测可能有两个原因,1:作者描述Multi Grid不够清晰,导致很多人没理解;2:上面ASPP版本的网络结构图画的block4的rate为2,令人迷惑,实际还要用这个rate乘以Multi Grid值;3:很多人为了利用tensorflow官方提供的预训练版本的resnet,使用了tensorflow源码中的构建计算图的代码,而这份代码我看过之后觉得是给串行方式的...
在DeepLabv3+中,使用了两种类型的神经网络,使用空间金字塔模块和encoder-decoder结构做语义分割。 空间金字塔:通过在不同分辨率上以池化操作捕获丰富的上下文信息 encoder-decoder架构:逐渐的获得清晰的物体边界 DeepLabv3+结合这两者的优点,在DeepLabv3的基础上拓展了一个简单有效的模块用于恢复边界信息。如下图所示: ...
图1 是本发明方法技术方案的简略流程图。 图2 是本发明方法的网络结构图。 图3 是本发明 ResNet50 残差网络结构示意图。 图4 是本发明二维超声心动图心尖四腔切面 dicom 数据转化为 avi 格式之后中的一 帧图像。 图5 是本发明对视频去除冗余数据以及下采样之后中的一帧图像。 图6 是本发明实施例中分割结果...
DeepLab v3的基本结构包括骨干网络、ASPP模块、Decoder模块和最后一层。 图2 DeepLabv3结构示意 骨干网络:DeepLabv3使用ResNet或者Xception等深度卷积神经网络作为其骨干网络,用于从输入图像中提取特征。 ASPP模块:在骨干网络之后,DeepLabv3使用ASPP模块对特征图进行多尺度特征提取。ASPP模块包括多个并行的卷积层,每个卷积...