注意,原论文中说在训练cascaded model时output_stride=16(即特征层相对输入图片的下采样率),但验证时使用的output_stride=8(这里论文里虽然没有细讲,但我猜应该是把Block3中的下采样取消了)。因为output_stride=16时最终得到的特征层H和W会更小,这意味着可以设置更大的batch_size并且能够加快训练速度。但特征层...
这篇论文即是DeepLabv3的理论基础,论文原文《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》。 为解决语义分割时的多尺度问题,论文中提到主要考虑如下四种结构。 论文重新阐述了空洞卷积(atrous convolution)在语义分割任务中是怎样提取稠密特征的。 假设一个二维的信号,每个位置i对应的输出是y,以及fi.....
在大多数论文中,分割网络的这两个部分被称作编码器和解码器。简而言之,第一部分将信息「编码」为压缩向量来代表输入。第二部分(解码器)的作用是将这个信号重建为期望的输出。有很多基于编码器—解码器结构的神经网络实现。FCNs、SegNet,以及 UNet 是最流行的几个。模型架构 与大多数编码器—解码器架构设计不同...
[论文笔记] Deeplab v3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 说在前面 个人心得: 1. 提出了mutil-grid,改进了级联网络的性能 2. 改进了ASPP模块,多了image-level feature,没有并行缩放再整合了 3. 但是我不清楚具体的网络结构是怎么样,感觉就是一堆方法凑一起,测试了一下,性能就...
://arxiv.org/abs/1706.05587) 主要贡献: 改进了金字塔型的空洞池化(ASPP) 模型级联了多个空洞卷积相关解释: 与DeepLabv2和空洞卷积论文一样,该研究也使用空洞...尺度背景聚合。 相关解释: 池化使感受野增大,因此对分类网络有所帮助。但池化会造成分辨率下降,不是语义分割的最佳方法。因此,论文作者使用空洞卷积层(...
论文提出的DeepLabv3+是encoder-decoder架构,其中encoder架构采用Deeplabv3,decoder采用一个简单却有效的模块用于恢复目标边界细节。并可使用空洞卷积在指定计算资源下控制feature的分辨率。论文探索了Xception和深度分离卷积在模型上的使用,进一步提高模型的速度和性能。模型在VOC2012上获得了SOAT。Google出品,必出精品,这网络...
[1] -论文阅读理解 - (Deeplab-V3)Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation [2] -论文阅读理解 - Semantic Image Segmentation With Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs [3] -论文阅读理解 - Pyramid Scene Parsing Network ...
阐述了训练细节并分享了训练经验,论文提出的”DeepLabv3”改进了以前的工作,获得了很好的结果 Related Work 现有多个工作表明全局特征或上下文之间的互相作用有助于做语义分割,我们讨论四种不同类型利用上下文信息做语义分割的全卷积网络。 图像金字塔(Image pyramid): 通常使用共享权重的模型,适用于多尺度的输入。小尺度...
还有一个重要的问题是,采用采样率非常大的33空洞卷积,由于图像边界效应,不能捕捉图像的大范围信息,也即是原文说的会退化成11卷积,所以论文在这里提出在ASPP模块中加入图像级特征。此外,我们详细介绍了实现的细节,并分享了训练模型的经验,还包括一种简单而有效的引导方法,用于处理稀有和精细标注的对象。
阅读DeepLabv3的原论文是掌握该技术的关键步骤。通过原论文,你可以深入了解DeepLabv3的设计思路、网络结构、实验效果等方面的信息。同时,还可以阅读一些相关的技术博客和教程,从多角度理解DeepLabv3的原理与应用。 实践操作 理论学习固然重要,但实践操作才是检验学习效果的最佳方式。你可以使用Python等编程语言,结合深度学...