本文作者总结了 FCN、SegNet、U-Net、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以及一些半监督方法,例如 DecoupledNet 和 GAN-SS,并为其中的一些网络提供了 PyTorch 实现。在文章的最后一部分,作者总结了一些流行的数据集,并展示了一些网络训练的结果。 ▌网络架构 一般的语义分割架构可以被...
本文作者总结了 FCN、SegNet、U-Net、FC-DensenetE-Net和Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以及一些半监督方法,例如DecoupledNet和 GAN-SS,并为其中的一些网络提供了 PyTorch 实现。在文章的最后一部分,作者总结了一些流行的数据集,并展示了一些网络训练的结果。 ▌网络架构 一般的语义分割架构可以被认为是...
SegNet与FCN等语义分割网络比较,结果揭示了在实现良好的分割性能时所涉及的内存与精度之间的权衡。 语义分割算法; SegNet 架构 关键特点: SegNet 在解码器中使用「反池化」对特征图进行上采样,并在分割中保持高频细节的完整性。- 编码器舍弃掉了全连接层(和 FCN 一样进行卷积),因此是拥有较少参数的轻量级网络。 ...
SegNet中的池化层多了一个索引的功能,在每次进行最大池化的过程中都会保存滤波器中最大权值的相对位置,在利用反池化的方式进行上采样的时候就能对最大权值的区域信息进行恢复,其余信息则会丢失,因此,SegNet使用可学习的反卷积将缺失的内容进行填充。 四、U-Net算法 U-Net是受到FCN启发针对医学图像做语义分割,且可以...
下面我们对主流的模型进行介绍,包括FCN、SegNet、U-Net、PSPNet、DeepLab V1~V3等。 5.典型语义分割算法 5.1 FCN全卷积网络 全卷积网络FCN在会议CVPR 2015的论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation中提出。 它将CNN分类网络(AlexNet, VGG 和 GoogLeNet)修改为全卷积网络,通过对分割任务进行微调,将...
1.FCN FCN 全名 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,算是利用深度学习进行语义分割的开山之作了。 它将传统的分类网络改造成了分割网络:替换全连接层为卷积层,利用反卷积操作上采样获得高分辨率的语义特征图。输出 feature map 每一维通道预测一个类别的分割结果。
FCN U-net SegNet DeepLab v1 RefineNet PSPnet Deeplab v2、v3 Some definitions 与目标检测不同,语义分割任务不但要对图片中的物体的位置和类别进行预测,还要精确地描绘出不同类物体之间的边界(注意是不同类物体,而不是不同物体。若对同一类的不同物体也进行区分,则为实例分割(instance segmentation)。语义...
SegNet 在解码器中使用「反池化」对特征图进行上采样,并在分割中保持高频细节的完整性。- 编码器舍弃掉了全连接层(和 FCN 一样进行卷积),因此是拥有较少参数的轻量级网络。 如上图所示,编码器中的每一个最大池化层的索引都被存储起来,用于之后在解码器中使用那些存储的索引来对相应的特征图进行反池化操作。虽然...
语义分割网络——FCN FCN介绍 输入和输出 网络的输入可以为任意尺寸的彩色图像;输出与输入尺寸相同,通道数为:n(目标类别数)+ 1(背景)。 全卷积 网络在CNN卷积部分不用全链接而是替换成卷积的目的是允许输入的图片超过某一尺寸的任意大小。 上采样(Up sampling) 由于在卷积过程中,我们的特征图像变得很小(比如...
语义分割—对FCN、U-Net、SegNet的一点理解 最近在看语义分割的论文,有很多高级的方法,今天再回味了一下语义分割元老级的一些方法,在这里只写大概的理解,详细内容还是建议看论文 FCN FCN是元老,提出了全卷积网络,将原本网络顶层的全连接结构用卷积结构代替。这样就将原本输出的一维向量改为二维特征图的形式,保存了二...