Multi-scale context aggregation by dilated convolutions——通过膨胀卷积进行多尺度上下文信息的聚合 我读完这篇论文感觉可以概括的分为:提出了 膨胀卷积膨胀卷积 、运用膨胀卷积进行了多尺度预测、设置了一个Front-end(然后将其和multi-scale部分相结合) Abstract The idea of Dilated Convolution is come from the ...
原文链接:Multi-Scale Context Aggregation by Dilation Convolutions摘要最先进的语义分割模型是基于卷积网络的适应性,而卷积网络最初是为图像分类而设计的。但是,语义分割等密集预测问题在结构上与图像分类不同。在这项工作中,我们开发了一个新的卷积网络模块,专门设计用于密集预测。所提出的模块采用扩张性卷积方法(...
对于移除的池化层后接的卷积层的dilation factor扩大2倍。因此,最后一层的卷积层的的dilated factor扩大为4。通过空洞卷积,可以利用原始分类网络的参数初始化,同时产生更高分辨率的输出。该模型,在Pascal VOC2012数据集上进行训练,基于SGD优化方法,mini-batch 大小为14,学习率为1e-3,动量大小为0.9,迭代60000次。 实...
对于移除的池化层后接的卷积层的dilation factor扩大2倍。因此,最后一层的卷积层的的dilated factor扩大为4。通过空洞卷积,可以利用原始分类网络的参数初始化,同时产生更高分辨率的输出。该模型,在Pascal VOC2012数据集上进行训练,基于SGD优化方法,mini-batch 大小为14,学习率为1e-3,动量大小为0.9,迭代60000次。 实...
MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS这篇论文是ICLR 2016会议文章,这里简短记录下论文的主要内容。时间精力有限,只是粗读了下论文的网络结构,难免有纰漏。 论文应该借鉴了Deeplab提出的带…
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolution 对空洞卷积(扩张卷积)、感受野的理解,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Multi-scale context aggregation: The basic context module has 7 layers that apply 3×3 convolutions with different dilation factors. The dilations are 1, 1, 2, 4, 8, 16, and 1。 这里主要通过不同的 different dilation factors 得到 multi-scale context。
摘要 针对图像分割中像素的密集预测,开发了一种新的卷积网络模块。膨胀的卷积系统地聚合多尺度上下文信息而不丢失分辨率。膨胀的卷积支持接收域的指数扩展。 前言 近年来,有两种处理...
Attention-based Context Aggregation Network for Monocular Depth Estimation Specifically, the framework\nthat combines the multi-scale features extracted by the dilated convolution\nbased block (atrous spatial pyramid pooling, ASPP) has gained the significant\nimprovement in the dense labeling task. Howeve...
来自CVPR2022 基于多尺度令牌聚合的分流自注意力 论文地址:[2111.15193] Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation (arxiv.org) 项目地址:https://github.com/OliverRensu