空洞卷积(Atrous Convolution):通过调整卷积核的间距,实现在不增加参数数量的情况下扩大感受野,捕捉更多上下文信息。 多尺度预测(Multi-scale Prediction):结合不同空洞率的空洞卷积,捕获多尺度特征,提高模型对不同尺寸目标的分割能力。 ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling):通过并行采用多个不同空洞率的空洞卷积层,进一...
前一个参数的信息用于调整当前参数。具体来说,选择过程基于等式(1)又包括五个 步骤(图2):(1)定义参数范围,即14个空间特征;(2)BO算法根据先验分布推断出一组初始的潜在参数组合;(3)然后将推断的组合输入深度学习模型以生成洪水预测;(4)计算预测值和实际值(即基本事实)之间的差异(即误差);(5)BO算法根据误差指...
参数数量约为Inception的三倍。 如果Inception是将 卷积分成3组,那么考虑一种极端的情况,如果我们将Inception的 卷积得到 个通道的Feature Map完全分开呢?也就是使用 个不同的卷积分别在每个通道上进行卷积,它的参数数量是: 更多时候我们希望两组卷积的输出Feature Map相同,这里我们将Inception的 卷积的通道数设为 ,...
对于相同的输入,标准卷积中的参数数量大约是深度可分离卷积中参数数量的三倍。因此,我们将 ASPP 中的所有空洞卷积替换为深度可分离卷积,以提高系统的训练性能和效率,同时对分割精度的影响更小。 ASPP 的主要功能是从特征图中提取多尺度信息。然而,3×3卷积会学习冗余信息,导致系统参数数量增加,影响系统速度。在本文...
换句话说,相比原来的标准卷积,扩张卷积(dilated convolution) 多了一个hyper-parameter(超参数)称之为dilation rate(扩张率),指的是kernel各点之前的间隔数量,正常的convolution 的 dilatation rate为 1。 4 DeepLabv3+ Spatial pyramid pooling: DeepLab在不同的网格尺度上(包括image-level pooling)进行空间金字塔池化...
空洞卷积,作为密集预测任务的强大工具。空洞卷积能够明确地控制DCNN内计算特征响应的分辨率。它还允许我们有效地扩大滤波器的视野以并入较大的上下文,而不增加参数的数量或计算量。 提出了空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling (ASPP)),以多尺度的信息得到更精确的分割结果。ASPP并行的采用多个采样率的...
Batch normalization 我们在ResNet之上添加的模块都包括BN层 当output_stride=16时，采用batchsize=16，同时BN层的参数做参数衰减0.9997。在增强的数据集上，以初始学习率0.007训练30K后，冻结BN层参数，然后采用output_stride=8，再使用初始学习率0.001在PASCAL官方的数据集上训练30K。训练output_stride=...
设置deeplabv3_resnet50参数：导入方式：from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet50 ...
深度可分离卷积：在Xception模型中运用深度可分离卷积，能够降低计算消耗和参数数量，同时保持相似的（或略微提高）训练效果。3. 方法 3.1 Atrous卷积&编码-解码器 Atrous卷积：控制深度卷积神经网络输出特征的分辨率，并调整过滤器的视场以捕获多尺度信息。对于逐通道卷积，可以进行空间卷积，再进行逐点卷积...