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...
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模块代替了传统2分支结构中深...
此外,Fast-SCNN使用流行的技术中最先进的模型来保证上述性能,像用在PSPNet中的金字塔池模块PPM,使用反向残余瓶颈层是用于MobileNet V2中用的反向残差Bottleneck层,以及ContextNet中的特征融合模块等。同时利用从低分辨率数据中提取的深度特征和从高分辨率数据中提取...
本案例使用Cityscape子集,数据位于fast-scnn/datasets中 importos# 数据代码下载!wget https://obs-aigallery-zc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/algorithm/fast-scnn.zip# 解压缩os.system('unzip fast-scnn.zip -d ./') --2021-06-1615:28:21--https://obs-aigallery-zc.obs.cn-north-4.myhuawei...
本文提出的Fast-SCNN是一种「融合了经典编解-码器框架和多分支框架」的实时语义分割算法。 四、网络架构 Fast-SCNN的整体网络架构如下所示,由四部分组成:学习下采样模块、全局特征提取器、特征融合模块和标准分类器,所有模块都采用深度可分离卷积构建。
Fast-SCNN的创新点主要在以下两个方面:、 1.“学习下采样”(Learning to Down-sample)的提出和encoder-decoder中的skip connection类似,确保了低层次特征能被有效地共享和使用,一共三层。 2.Fast-SCNN还借鉴了非常经典的MobileNet的depthwise separable convolution和residual bottleneck block进行参数的降低,来降低计算成...
下面是对ModelArts AI Gallery算法Fast-Scnn(以下简称为本算法)的使用介绍。 本算法使用Cityscapes高质量标注数据集中的train集和val集,使用train集训练,在val集上测试达到了mIOU=68.668的准确率。代码结构如下: src |- pre-trained_weights |- Fast-SCNN无预训练模型,此文件夹为空 |- trained_model |- model |...
对图像分割方法Fast-SCNN的解释以及实现的代码分析。 Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是...
对图像分割方法Fast-SCNN的解释以及实现的代码分析。 Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现,而是...
文章作者指出,因为DCNN的浅层提取的是边缘和角落这样的低级特征,所以不需要采用独立计算的双分支结构,Fast-SCNN将学习引入到下采样,在浅层网络中的底层和高层分支上共享特征计算。 Fast-SCNN的网络结构如下图: Fast-SCNN网络结构 Fast-SCNN网络详细参数 如上图所示,Fast-SCNN包括学习下采样模块、精细化全局特征提取...