iOS MachineLearning 系列(18)—— PoseNet,DeeplabV3与FCRN-DepthPrediction模型 本篇文章将再介绍三个官方的CoreML模型:PoseNet,DeeplabV3和FCRN-DepthPrediction。 PoseNet是人体姿势分析模型,可以识别图片中的人体部分,然后以17个基准点来描述人体的姿势。关于人体姿势的识别,其实Vision框架本来就有此能力,本文主要介绍...
如果graph_shape_mutable不设置或者设置为 true,并且构建⽹络时使⽤固定维度,MagicMind 在编译模型时会将该⽹络的输⼊维度修改为可变的。对于卷积⽹络(⽐如 ResNet),MagicMind ⽬前仅对 N(batch size)、H(Height)、W(Width)维度可变进⾏性能优化。 配置量化数据校准器:MagicMind 提供了量化校准器(...
upsmaple+cat 相对来说FPN的收敛速度会更快一些,计算量更小,性能略高,相比原始HRseg的输出来说,细致化了很多。 3. U2net的计算量要比HRnet-fpn更小,同时,U2net更加注重刻画细节。由于场景只有一个类别,所以U2Net不太需要考虑类别的关系,对于模型本身来说更加适配。 4. 有尝试过修改U2net,包括增加attention,增...
U-Net模型是FCN的改进和延伸,它沿用了FCN进行图像语义分割的思想,即利用卷积层、池化层进行特征提取,再利用反卷积层还原图像尺寸。 U-Net包括左边的收缩路径(contracting path)用于捕获上下文和右边的对称扩张路径(symmetric expanding path)用于精确定位,收缩路径包括几个3×3的卷积加RELU激活层再加2×2 max pooling...
Mobilenetv2是mobilenet的升级版,它具有一个非常重要的特点就是使用了inverted resblock组成,inverted resblock的结构是输入经过1*1的卷积层进行升维也就是进行通道数的上升再经过BN层归一化然后经过ReLU6得到之后的特征提取再进入3*3的DW(Depthwise)卷积层逐层卷积相当于进行了跨特征点的特征提取,之后经过BN层和ReLU6...
DeepLabV3+ResNest密集连接ASPP为了提升室外场景下语义分割的精度,提出一种改进的DeepLabV3+神经网络分割算法.其主干部分采用分组的ResNest网络,使各类目标训练权重占比不同,以密集连接的方式改进空洞空间卷积金字塔池化(ASPP)模块,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大感受野,并且提升特征复用效率.解码端融合编码端提取的3种...
在FCN之后,后续还出现了U‑Net,SegNet等网络模型,这两种网络模型都采用了编码器‑解码器结构,编码器负责提取特征,在解码器恢复特征图时,能将低级特征与高级特征进行融合,在图像中更好的精细化物体的边缘特征(参考文献2:Ronneberger O ,Fischer P,Brox T.U‑net:Convolutional networks for biomedical image ...
SPP 在SPPNet这篇文章中被提出,是为了解决卷积网络只能输入固定大小图片的问题。SPP 的结构: image 假设卷积层输出的 feature map 的通道数为 256,就是图中黑色的部分,每个通道经过池化层池化为 1 个值则会生成图中灰色的 256-d 的向量,每个通道经过池化层池化为 4 个值则会生成图中绿色的 4x256-d 的向量...
大家在看了很多论文笔记之后对这个模型有一定的了解,然后就分享一下我在学这个网络时最难理解的一个点就是这些个模型都是由block组成的。什么是block?下图就是mobilenetv2的一个residual block,可以看到他是由三层网络组成的(分别是绿色,蓝色,橘黄色)。
图像语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在识别和理解图像中的对象和场景,并将其划分为不同的语义类别。为了实现这一目标,深度学习技术被广泛应用于图像语义分割领域。其中,FCN、PSPNet和DeepLab-v3是三种具有代表性的网络结构,它们在图像语义分割任务中取得了显著的成果。