而DeeplabV3是语义分割的新高峰,我们基于DeeplabV3的模型方法在VOC2007公开数据集进行训练预测,该方法为一种轻量级网络,主要包括编码器和解码器两部分,主要的特点是在编码器的部分使用了DCNN(深度卷积神经网络),由它得到深层特征和浅层特征,将深层特征和浅层特征进行融合,实现了图片的语义分割。
这些信息通过上采样后融合在一起,为模型提供了丰富的特征表示,使得模型能够更好地应对复杂的分割场景。 三、深度可分离卷积:轻量级的高效运算 在追求高性能的同时,如何降低模型的复杂度,实现更高效的运算,是图像分割任务中不可忽视的问题。DeepLabv3通过采用深度可分离卷积(depthwise separable convolution),在保持性能的...
其主要特点在于引入了线性瓶颈逆残差结构 , 其结 MobileNetV2 是一种轻量级卷积神经网络 , 其 构的主要思想为先进行升维操作再进行卷积降维并Vol. 6, No. 5 胡程喜等 : 基于改进 DeepLabV3+ 的轻量化茶叶嫩芽采摘点识别模型 121 与原特征进行拼接以获得更多提取特征。Mobile ‐中引入残差连接以增强训练稳定性。
针对DeepLab模型对遥感影像建筑物边缘分割不精确、分割大尺度目标存在孔洞现象、网络参数量大等问题,提出一种轻量级DeepLabv3+模型的遥感影像建筑物提取方法。该方法使用轻量级网络MobileNetv2替换DeepLabv3+的主干网络Xception,从而减少参数量、提高训练速度; 对空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)的空洞...
具体而言,我们采用了深度可分离卷积和轻量级残差模块等轻量化技术,以减小模型的计算量和参数数量。同时,我们还采用了多尺度输入和注意力机制等技术,以提高算法的分割精度和鲁棒性。 (二)数据集与预处理 本算法采用高分辨率遥感影像作为数据集,并进行预处理。预处理包括图像裁剪、归一化、去噪等操作,以提高算法的输入...
DeepLab作为DilatedFCN的典范还是值得学习的,其分割效果也是极其好的。但是由于存在空洞卷积,DeepLab的计算复杂度要高一些,特别是output_stride=8,对于一些要求低延迟的场景如无人车,还是需要更加轻量级的分割模型,这也是近来的研究热点。 参考文献 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation ...
改进DeepLabV3+下的轻量化烟雾分割算法 西安工程大学学报 J o u r n a l o f X i a n P o l y t e c h n i c U n i v e r s i t y 第37卷第4期(总182期)2023年8月V o l .37,N o .4(S u m.N o .182) 引文格式:陈鑫,侯青山,付艳,等.改进D e e p L a b...
MobileNetv3作为一种轻量级网络,其参数量还是一如既往的小,只有三四百万参数量,不容易过拟合,分为large和small两类,前者用于高资源用例,后者性能好。主要利用网络架构搜索(NAS—NetAdapt Search)优化每个网络块来搜索全局网络结构的一种算法,先升维后降维,但当降维过度时,ReLU会造成信息丢失,升维后容易保持可逆。优化...
一些轻量级的网络,如mobilenet中,会有深度可分离卷积depthwise separable convolution,由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。相比常规的卷积操作,其参数数量和运算成本比较低。 常规卷积操作 对于5x5x3的输入,如果想要得到3x3x4的feature map,那么卷积核的shape为3x3x3x4(即:);如果...
另外,Deeplab v3+除了延用之前的ResNet系列作为backbone之外,也尝试了以轻量级著称的Xception网络,具体做法就是将深度可分离卷积(Depth separable convolution)引入到空洞卷积中,能够极大的减少计算量,虽然有一定的精度损失,但在追求速度性能上不失为一种非常好的选择。下面简单介绍一下深度可分离卷积。