deeplabv3+改进方法DeepLabV3+的改进方法主要包括: 1.引入Encoder-Decoder结构:这个设计结构是为了解决图像分辨率的问题,通过加入ASPP策略,在编码器(利用atrous convolution生成任意维度的特征)后面级联解码器(注意,不再是直接一步恢复到原始大小),进而恢复边界细节信息。 2.改进主干网络:DeepLabV3+采用了Xception模型作为...
[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…
在并行结构中,改进内容包括: 在ASPP中加入BN层。 当采样率变大,图像边界响应无法捕捉远距离信息,导致卷积核的有效权重变小。只有中心的权重是有效的,3×3退化为1×1卷积核。为了解决该问题需要整合全局上下文信息,对最后的feature map采用全局池化,并经过256个1×1的卷积核+BN,然后双线性插值到所需空间维度。 ...
在本节中,为了比较我们的语义 SLAM 系统和其他优秀 SLAM 系统在动态环境中的性能,我们在数据集 TUM RGB-D 上进行了实验。此外,将所提出的系统与原始 ORB-SLAM3 进行比较,以量化其在动态场景中的改进。所有实验均在配备 Intel i7 CPU、RTX2080TiGPU和 16 GB 内存的计算机上进行。 TUM 数据集是用于评估相机定...
改进的 DeepLabv3+ 语义分割网络结合上下文信息来分割潜在的先验动态对象。然后,几何线程使用多视图几何方法检测动态对象的运动状态信息。最后,提出一种新的蚁群策略,通过最优路径找到所有动态特征点的群,避免遍历所有特征点,以减少动态目标检测时间,提高系统的实时性。通过对公共数据集进行实验,结果表明,与同类算法相比,...
改进Xception,层数增加 将所有最大值池化层替换为带步长的深度可分离卷积层 2、DeepLabV3详解 2.1.提出问题 首先,语义分割问题存在两大挑战: 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...
最后将改进后的Xception作为encodet主干网络,替换原本DeepLabv3的ResNet101。 使用分离卷积改进Xception: 深度可分离卷积做的工作是:把标准卷积分解成深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution)。深度卷积对每个通道独立使用空间卷积,逐点卷积用于结合深度卷积的输出。深度分离卷积可以大幅度降低参数量...
改进的 DeepLabv3+ 语义分割网络结合上下文信息来分割潜在的先验动态对象。然后,几何线程使用多视图几何方法检测动态对象的运动状态信息。最后,提出一种新的蚁群策略,通过最优路径找到所有动态特征点的群,避免遍历所有特征点,以减少动态目标检测时间,提高系统的实时性。通过对公共数据集进行实验,结果表明,与同类算法相比,...
《农业工程学报》2024年第40卷第10期刊载了浙江理工大学等单位俞高红、王一淼、甘帅汇、徐惠民、陈逸津与王磊的论文——“改进DeepLabV3+算法提取无作物田垄导航线”。该研究由国家重点研发计划项目(项目号:2022YFD2001800)等资助。 引文信...
改进Deeplabv3+算法采用编码器与解码器并联结构，通过DCNN生成多维度特征，遵循ASPP规则增加感受视野，结合边缘校正通道算法对分割的人体图像进行后处理。改进后的算法前端采用空洞卷积获取浅层低级特征，后端采用vgg-16获取深层高级特征信息，输出尺寸为4的256通道特征用于图像分割。系统整合部分包含完整源码、...