个人认为为什么不采用resolution-presevation策略的原因在于,GPU内存的限制,不能够确保卷积过程中每个特征具有那么大的维度。然而在DeepLab v3的最后直接对1/8分辨率的结果图进行上采样,恢复成原始分辨率大小,得到逐项素的分割结果。 可想而知,这样直接上采样操作(可以理解成naive decoder)并不能充分恢复在降采样为1/8分...
这些策略能够动态调整学习率,使模型在训练过程中保持稳定的学习速度。 五、实战应用 数据准备 在实战应用中,首先需要准备相应的数据集。根据你的任务需求,收集并标注相应的图像数据。确保数据集的多样性和质量,以提高模型的泛化能力。 模型训练 使用准备好的数据集对DeepLabv3模型进行训练。在训练过程中,根据上文...
2.1 训练技巧 学习率的调整技巧 采用“poly”学习速率策略,power = 0.9 Batch normalization 在ResNet上添加的模块都包括批处理规范化参数,空洞卷积允许我们在不同的训练阶段控制输出步幅值,而不需要学习额外的模型参数。 上采样logits: 在我们之前的工作[10,11]中,当输出stride = 8时,训练过程中目标groundtruth被...
2. 结论 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。 3. 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/924...
可以采用学习率衰减策略,如多项式衰减、余弦退火等,以确保模型在训练过程中能够稳定收敛。 使用预训练模型进行微调:利用在大型数据集上预训练的DeepLabv3模型进行微调,可以加速模型的收敛速度并提高性能。你可以根据自己的任务需求,选择合适的预训练模型作为起点。 监控训练过程并调整超参数:通过监控训练过程中的损失变化、...
但在deeplabv3中，使用大采样率的3X3空洞卷积，图像边界响应无法捕捉远距离信息，会退化为1×1的卷积, 所以deeplabv3将图像级特征融合到ASPP模块中。融合图像级特征，相当于融合了其位置信息。所以就不需要最后再用CRF了。训练策略Learning rate policy 采用poly策略， 在初始学习率基础上乘[公式] ,其中...
第四种:Spatial Pyramid Pooling空间金字塔池化,使用不同采样率和多种视野的卷积核,以捕捉多尺度对象 DeepLabV3的提出是为了解决多尺度下的目标分割问题。如图2所示,不同目标在图中的尺寸大小不同,这也导致模型考虑不同尺寸的分割精度。 图2 多尺度目标分割示例 ...
第一个挑战:连续池化操作或卷积中的stride导致的特征分辨率降低。这使得DCNN能够学习更抽象的特征表示。然而,这种不变性可能会阻碍密集预测任务,因为不变性也导致了详细空间信息的不确定。为了克服这个问题,提倡使用空洞卷积。 第二个挑战:多尺度物体的存在。几种方法已经被提出来处理这个问题,在本文中我们主要考虑了这些...
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]:DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 0.DeepLabV3深入解读 1、DeepLab系列简介 1.1.DeepLabV1 作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题,因为它具有很好的平移不变性(空间细节信息已高度抽象),但是DCN...
实验结果显示，DeeplabV3在PASCAL VOC数据集上的表现与其他最先进的模型相当。训练设置包括学习率策略、数据增强技术等，并保持了groundtrue的原有大小。消融实验进一步验证了模型的有效性。总结，DeeplabV3通过空洞卷积和模型设计的创新，成功解决了语义分割任务中的关键挑战，实现了在保持空间分辨率的同时获取更...