fast-scnn是一种用于语义分割的轻量级卷积神经网络。语义分割是计算机视觉中的一个重要任务,旨在将图像划分为多个具有特定语义标签的区域。fast-scnn以其高效和快速的推理能力而著称,适用于实时或资源受限的应用场景。 fast-scnn在语义分割中的作用 fast-scnn在语义分割中起到了快速而准确地对图像进行像素级别分类的作...
作者通过实验指出,对于Fast-SCNN这种小型网络,与大型网络的趋势相反,仅通过预训练或其他带有粗略标记的训练数据,对于最后的分割结果精度上提升效果不明显。 网络结构设计 Fig.1 Fast-SCNN结构 图1所示的是Fast-SCNN的网络结构图,如图所示,网络结构包含了四个部分,分别是学习下采样模块,全局特征提取模块,特征融合模块和...
Fast-SCNN 使用全局特征提取器来提取全局特征,此处的全局特征提取器类似于传统 2 分支结构中的深度分支。传统的 2 分支结构中深度分支的输入是低分辨率的输入图像,而 Fast-SCNN 中全局特征提取器的输入为 learning to downsample 模块的输出feature map。 可以这么理解:Fast-SCNN 中的 learning to downsample 模块代替...
图4 某种Two-branch网络结构 3.3 Fast-SCNN Fast-SCNN融合了经典的encoder-decoder和two-branch方法,达到了实时输出的效果。总体结构如下: 图5 Fast-SCNN 图6 Fast-SCNN具体结构 Fast-SCNN由4部分构成,Learning to Down-sample(学习下采样),Global Feature Extractor(全局特征提取), Feature Fusion(特征融合), Clas...
Fast-SCNN 2.1 总体结构 Fast-SCNN的总体结构如下图所示: 从上图可以看出,2个分支共享learning to downsample模块,以进一步减少计算量。整个网络由learning to downsample模块、全局特征提取器、特征融合模块和分类器4部分组成,下面分别介绍。 2.2 Learning to Downsample模块 ...
Fast-SCNN 2.1 总体结构 Fast-SCNN的总体结构如下图所示: 从上图可以看出,2个分支共享learning to downsample模块,以进一步减少计算量。整个网络由learning to downsample模块、全局特征提取器、特征融合模块和分类器4部分组成,下面分别介绍。 2.2 Learning t...
网络总体结构如上所示。 Encoder部分作者没有使用预训练的深层神经网络(如resnet)作为backbone,而是仅使用三层conv做浅层信息提取,并且后两层Conv使用了深度可分离卷积来减少参数量和运算量,再通过三个的Bottleneck进行全局特征提取从而捕获用于图像分割的全局上下文,这里同样使用了深度可分离卷积,同时当输入和输出大小相同...
现在让我们开始 Fast-SCNN的探索和实现。Fast-SCNN由4个主要构件组成。它们是: 学习下采样 全局特征提取器 特征融合 分类器 论文中描述的Fast-SCNN结构 1. 学习下采样 到目前为止,我们知道深度卷积神经网络的前几层提取图像的边缘和角点等底层特征。因此,为...
FastSCNN灵感来自于双分支结构[21,34,17]和具有跳连的编码器网络[29,26]。因为注意到网络的前几层通常提取低级特征,我们将跳连重新解释为一个“学习下采样”模块,这样我们就能够融合两个框架的关键思想,并可以构建一个快速的语义分割模型。图1和表1是FastSCNN的结构。接下来将介绍我们的设计动机和各模块的详细设...
现在让我们开始 Fast-SCNN的探索和实现。Fast-SCNN由4个主要构件组成。它们是: 学习下采样 全局特征提取器 特征融合 分类器 论文中描述的Fast-SCNN结构 1. 学习下采样 到目前为止,我们知道深度卷积神经网络的前几层提取图像的边缘和角点等底层特征。因此,为了充分利用这一特征并使其可用于进一步的层次,需要学习向下...