图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch-semseg 训练) FCN-8s 架构在 Pascal VOC 2012 数据集上的性能相比以前的方法提升了 20%,达到了 62.2% 的 mIOU。这种架构是语义分割的基础,此后一些新的和更好的体系结构都基于此。 全卷积网络(FCNs)可以用于自然图像的语义分割、多模态医学...
FCN-8s结构 明白了FCN-32s和FCN-16s的结结构,再来看FCN-8s的结构就更简单了。此时用到了VGG网络三个下采样倍数(32倍、16倍、8倍)的输出,其结构如下图所示: image-20220911234415625 图片来自B站霹雳吧啦Wz 关于FCN-8s的结构我就不带大家一点点分析了,相信你看懂了FCN-32s和FCN-16s再看FCN-8s会...
预训练模型 VGG16 的全连接层(fc6,fc7)被转换为全卷积层,通过它生成了低分辨率的类的热图(heatmap),然后使用经双线性插值初始化的反卷积,并在上采样的每一个阶段通过融合(简单地相加) VGG16 中的低层(conv4和conv3)的更加粗糙但是分辨率更高的特征图进一步细化特征。如下图所示,FCN-8s通过跳跃结构融合了不...
具体来说,就是将不同池化层的结果进行上采样,然后结合这些结果来优化输出,分为FCN-32s,FCN-16s,FCN-8s三种,第一行对应FCN-32s,第二行对应FCN-16s,第三行对应FCN-8s。 具体结构如下: 图中,image是原图像,conv1,conv2..,conv5为卷积操作,pool1,pool2,..pool5为pool操作(pool就是使得图片变为原图的1/2...
FCN-8s结构 明白了FCN-32s和FCN-16s的结结构,再来看FCN-8s的结构就更简单了。此时用到了VGG网络三个下采样倍数(32倍、16倍、8倍)的输出,其结构如下图所示: 图片来自B站霹雳吧啦Wz
FCN-16s结构如下: 与FCN-32s第一个不同之处在于第一个转置卷积。FCN-32s是直接上采样32倍,而FCN-16s则是先上采样2倍,再与来自Max-pooling4输出的特征图相加,最后上采样16倍,得到了原图尺寸。FCN-8s结构如下: FCN-8s中不仅利用到了来自Maxpooling4的输出,还利用到了来自Maxpooling3的输出,最终上采样8倍,得到...
网络结构详图。输入可为任意尺寸图像彩色图像;输出与输入尺寸相同,深度为:20类目标 背景=21。 3. 全卷积网络( Fully Convolutional Networks) 3.1 CNN 与 FCN CNN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合...
为了进一步恢复特征细节信息,就重复以上操作。于是乎就把pool3后的特征图对conv7上采样4倍后的特征图和对pool4进行上采样2倍的特征图进行融合,此时的特征图的大小为原始图像的1/8。融合之后再上采样8倍,就可以得到原始图像大小的特征图了,这种模型叫做FCN-8s。
对于FCN-8s,首先进行pool4+2x upsampled feature逐点相加,然后又进行pool3+2x upsampled逐点相加,即进行更多次特征融合。 FCN缺点: 结果不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多,但是上采样的结果还是比较模糊和平滑,对图像中的细节不敏感。