基于DDPM的few-shot语义分割 上述观察到的中间DDPM激活的潜在有效性表明,它们可以被用作密集预测任务的图像表示。图1展示了整体图像分割方法,该方法利用了这些代表的可辨别性。更详细地说,当存在大量未标记图像{X1,…,XN}⊂时,考虑了few-shot半监督设置。 第一步,以无监督的方式对整个{X1,…,XN}训练扩散模型。
encoder中的每个卷积层后面都连接BN层和ReLU激活函数,encoder中包含若干个2×2、步长为2的max pooling操作以达到平移不变性(translation invariance)。多个max pooling的存在,使得feature map尺寸逐渐变小,不利于得到很好的分割细节。 SegNet中的decoder用于恢复细节信息。在encode中的每次max pooling操作之前,存储max poolin...
最后一层为一个逐像素分类层,这个结构与SegNet十分类似(segnet的encoder用了VGG16的前13层卷积层,decoder同样13层卷积层,注意如果以pooling来分层,segnet的encoder五层结构),池化选了2*2的最大值池化,步长2 每一个大层都是,2conv,1batch,1relu,1pooling conv通道数64,大大减小学习量,具体网络设置: 分割结果: ...
这种Encoder-Decoder架构，其实就是用来做分类的，只不过是做了序列分类，所以这种架构也是sequence-to-seq...
而增加了skip connection结构的U-Net,能够使得网络在每一级的上采样过程中,将编码器对应位置的特征图在通道上进行融合。通过底层特征与高层特征的融合,网络能够保留更多高层特征图蕴含的高分辨率细节信息,从而提高了图像分割精度。 我们也在U-Net上面做了一些工作。我们在网络中引入邻层特征重建和跨层特征重建增强层与...
1.4 DeepLabV3++ Proposed decoder DeepLabV3 输出的编码特征,一般 output_stride=16 DeepLabV3 中的对 feature map 采用因子为 16 的双线性插值(bilinearly upsampled)处理,可以看做是 naive 的解码模块,但不足以重构物体分割细节. DeepLabV3+ 提出的解码模块,如图: ...
Encoder-Decoder Architecture 编码器:通过输入的图像,得到该图像的特征图谱。 解码器:根据提供的特征图谱,实现每个像素的类别预测。 (分割任务中通常使用分类任务中已经训练好的网络,编码器部分大多使用迁移学习,解码器很大程度上是决定分割效果好坏的关键)
模型,如PSPNet或DeepLab,在多个网格尺度(包括图像级池[52])执行空间金字塔池,或应用多个不同速率的并行atrous卷积(称为atrous空间金字塔池,或ASPP)。这些模型利用多尺度信息,在多个分割基准上取得了良好的效果。 Encoder-decoder: 编解码器网络已成功应用于许多计算机视觉任务,包括人体姿态估计,目标检测,以及语义分割。
Decoder(解码器):它将 Encoderh的输出作为输入,并尝试恢复 Encoder 的输入。 例如:h现在的大小为 100 x 1,解码器尝试使用h恢复原始的 100 x 100 图像。我们将训练 Decoder 从h中获取尽可能多的信息以重构x。 因此,Decoder 的操作类似于在 WinRAR 上执行解压缩。
并不是，在图像里，一般只有需要恢复到原分辨率大小的时候才需要decoder，比如分割类的任务。