deeplabv3+是用于语义分割的deeplab的最新版本,其中加入了类似于U-net思想的解码器结构以及对于编码器中的Xception进行调整。该文章由谷歌团队发表,作者为Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schroffff, and Hartwig Adam 原论文 网络架构 网络的整体架构如上图的(c)所示,它加入了编码-解码的思...
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,...
(a)传统卷积,随着深度增大,特征图尺寸减小 (b)带孔卷积,避免特征图尺寸减小 具有图像级功能的ASPP的并行模块 修改第四个残差块,采用膨胀卷积(模块内的三个卷积采用不同的膨胀率) 5.2 DeepLab-v3+ DeepLab-v3改进 atrous spatial pyramid pooling module(a) + encoder-decoder structure(b) DeepLab-v3+网络结构 ...
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...
图7:DeepLab v3的ASPP 3.3 DeepLab v3的网络结构 DeepLab v3也是使用残差网络作为骨干网络,它的Block...
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Entry flow中stride =16,所以训练的时候需要把Exit flow的stride=...
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: ...
这篇博客对先前的几个语义分割网络进行一下个人的小结,从2014年FCN网络到2017年的deeplab v3。 现在流行的这几个深度分割网络都是基于传统的CNN网络机构进行变化的,比如说FCN网络是由加州伯克利分校的Long等人提出的全卷积网络(Fully Convolutional Network),其推广了原有的CNN结构,在不带有全连接层的情况进行的密集预...
8、VGG(19)网络:VGG一共有五段卷积,每段卷积之后紧接着最大池化层,作者一共实验了6种网络结构。分别是VGG-11,VGG-13,VGG-16,VGG-19。VGG之所以是一个很好的特征提取器,除了和它的网络结构有关,我认为还和它的训练方式有关系,VGG并不是直接训练完成的,它使用了逐层训练的方法。VGG对于Alexnet来说,改进并...
S2.4、将经过所述2.2步骤处理后的特征图采用1×1卷积核进行通道的减少; 在所述S2.1步骤至所述S2.3步骤处理过程中的每个卷积核之间引入SE通道注意力机制动态调整通道特征的重要性; 所述S2步骤采用的轻量级MobileNetV3主干网络为倒残差结构。 5.根据权利要求4所述的轻量级DeepLabV3+图像语义分割方法,其特征在于,所述...