模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍19个在图像...
Deeplab V3的主要特点是在ASPP模块中加入了像素级别的特征图和原始图片信息。虽然听起来有点显而易见,但实际上这种做法确实能提升效果,因为结合的特征越多,效果自然会越好。此外,Deeplab V3还尝试了级联空洞卷积模块,但实际发现并没有太大提升。从ResNet的四个模块增加到七个模块后,性能并没有显著提升。这可能是因...
概述 之前讲了deeplab v1和v2的内,这次主要讲一下v3部分的内容。 简单回顾 首先我们简单回顾一下前边v1和v2部分的内容,先说它们的相同点,首先他们主要思想都是将卷积神经网络(DCNNs)和概率图模型(DenseCRFs)进行结合来做语义分割。并且两者对图片的处理过程也是一样的。都是先对输入的图片经过DCNN网络处理,得到...
速度:带孔算法的DCNN速度可达8fps,全连接CRF平均预测只需0.5s。 准确:在PASCAL语义分割挑战中获得第二名。 简洁:DeepLab可看作DCNN和CRF的级联。 相关工作 DeepLab有别于two stage的RCNN模型,RCNN没有完全利用DCNN的feature map。 DeepLab和其他SOTA模型的主要区别在于DCNN和CRF的组合。 方法空洞卷积 一维空洞卷积 ...
v3版本的ASPP相对于v2有了一些改进。 如上图所示,随着rate的变大,有效的卷积区域变得越来越少。在极端情况下,即rate = feature map size时,空洞卷积核的有效卷积区域只有1。为了解决这一问题,作者对ASPP进行了以下改进: 上图中黄色括号括起的部分就是改进之后的ASPP,对于输入的scores map,分别进行五个平行处理...
连续的池化或下采样操作会导致图像的分 辨率大幅度下降,从而损失了原始信息,且在 上采样过程中难以恢复。因此,越来越多的网 络都在试图减少分辨率的损失,比如使用空洞 卷积,或者用步长为2的卷积操作代替池化。 实验证明,诸如此类的替代方法的确是有效的。
《Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS》 http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 由于卷积神经网络在提取特征时会将输入图像逐渐缩小,featuremap变小形成高级别的特征对分割任务并不适用,DeepLab采用了空洞卷积替换传统的卷积和fully connected CRF。为了利用已经训练好的...
知乎小白的第一篇文章,最近在做一个比赛,用到了Deeplabv3,顺便看了一下源码,记录一下。 # 预备知识 本文提到的output_stride来源于deeplabv3论文,指的是(输入图像的分辨率/特征图的分辨率),可以看出,output_stride越大,说明特征图越小,越高层。 # ResNet50 ...
GitHub 地址：https://github.com/sthalles/deeplab_v3 语义分割 常规的图像分类深度卷积神经网络拥有相似的结构。这些模型以图像作为输入，并输出一个代表图像类别的数值。通常，分类深度卷积神经网络有 4 种主要运算。卷积、激活函数、池化以及全连接层。传递一张图片，通过一系列这些运算会输出一个包含每个类别标签的...