总体而言,FCN、PSPNet和DeepLab-v3都是在语义分割领域取得显著成就的经典网络结构,它们各自通过不同的机制和模块来处理图像分割任务,提高了分割模型对上下文信息的理解和感知能力。
Image pyramid (图像金字塔结构):将不同scale的图片同时输入到网络中,不同scale的网络共享权重。较大scale的图片获取局部细节特征、较小scale的图片用来获取更大范围的上下文信息。这种类型的模型的主要缺点是,由于GPU内存有限,它不能很好地扩展到更大/更深的DCNN,因此它通常应用于推理阶段。 Encoder-Decoder(编码-解码...
DeepLab-v3的网络结构主要由以下部分组成: 编码器(Encoder):DeepLab-v3通常采用一些预训练的深度卷积神经网络(如ResNet、Xception等)作为编码器,用于提取输入图像的特征。编码器由多个卷积层、池化层和批归一化层等组成,通过逐步下采样和上采样操作来捕获不同尺度的上下文信息。 空洞卷积(Atrous Convolution):DeepLab-v3...
上采样层将特征图进行上采样,恢复到与输入图像相同的大小。这种网络结构使得DeepLab-v3能够更好地理解和分割图像中的细节和上下文信息。 综上所述,FCN、PSPNet和DeepLab-v3这三种网络结构在图像语义分割领域中都发挥了重要的作用,并取得了显著的成果。它们通过不同的方式理解和分割图像中的细节和上下文信息,为后续的图像...
DeepLabv3是一种语义分割模型,用于像素级别的图像分割任务。它是Google在2017年提出的DeepLab系列模型的最新版本。 DeepLabv3的模型结构主要包括以下几个关键组件: 1. 基础卷积网络:DeepLabv3使用了一种预训练的卷积神经网络(如ResNet、Xception等)作为基础网络,用于提取图像特征。 2. Atrous空洞卷积:为了保持分辨率并捕捉...
我们来看一下DeepLabV3+的完整网络结构来更好的理解这点: 对于编码器部分,实际上就是DeepLabV3网络。首先选一个低层级的feature用1 * 1的卷积进行通道压缩(原本为256通道,或者512通道),目的是减少低层级的比重。论文认为编码器得到的feature具有更丰富的信息,所以编码器的feature应该有更高的比重。这样做有利于训练...
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的是,Deeplab 提供了一种与众不同的语义分割方法。Deeplab 提出了一种用于控制信号抽取和学习多尺度语境特征的架构。Deeplab 把在 ImagNet 上预训练得到的 ResNet 作为它的主要...
deeplab提出了一种新颖的语义分割方法:控制特征的抽取、学习多尺度特征的网络结构。 deeplabv3 的特征提取模块:在ImageNet 上预训练的 ResNet 注意最后一个 ResNet Block: 使用了空洞卷积。这个残差块内的卷积都是使用了不同的rate 来捕获多尺度信息 顶部使用了空洞空间金字塔池化(ASPP) ...
网络结构如下: 编码器提出特征: 各种版本的DeepLab总结对比 DeepLab-v1: 使用空洞卷积来明确控制在深度卷积神经网络中计算特征响应的分辨率。 DeepLab-v2: 使用ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)以多个采样率和有效视野的滤波器对多个尺度的目标进行鲁棒分割。
P1:DeepLab V3 网络结构 P2:论文中提到的 cascaded model 是图 b。其中Block1,Block2,Block3,Block4是原始ResNet网络中的层结构,但在Block4中将第一个残差结构里的3x3卷积层以及捷径分支上的1x1卷积层步距stride由2改成了1(即不再进行下采样),并且所有残差结构里3x3的普通卷积层都换成了膨胀卷积层。Block5,...