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 ...
注意这里 dilated convolution 的参数数量是相同的,都是 3*3=9 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...
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...
实验结果显示，膨胀卷积在测试集上比FCN-8s和DeepLabv1有约5%的性能提升。进一步的消融研究显示，Dilated Convolution无论基本还是大型版本，都能有效改进结果，并与后处理步骤兼容。然而，遮挡物体等情况下，分割效果可能受到影响。论文还探讨了在CamVid、KITTI和Cityscapes等数据集上的应用。
论文阅读笔记二十一:MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS(ICRL2016) 论文源址:https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要 该文提出了空洞卷积模型,在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息,同时,空洞卷积扩大感受野的...
重温Dilated Convolution膨胀卷积,对论文《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》中采用Dilation后的感受野计算示意图产生了迷惑,于是自己重新画图琢磨了一番。 可以看到作者的感受野计算是递进式的,即F1在F0的基础上经3x3,dilation=1卷积得到,即F2在F1的基础上经3x3,dilation=... ...
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dilation(hole)的卷积层,特别是针对语义分割这样子的dense prediction,采用了带dilation的卷积层,能够融合多尺度的...
图c,使用4-dilated convolution产生的扩张卷积核,接收域是15x15 容易看出,F_i+1每一个元素的接收域尺寸是 (2^i+2 -1)(2^i+2 -1) 同时,由于实际参与卷积的因子数量没有变,所以卷积的计算量没有变,但是卷积核的尺寸变大,导致特征图中一个特征值对应原来更大的区域,也就是可以获得更大的可是范围。
However, most of the existing methods don't fully utilize spatial context information, and it is difficult for them to count the congested crowd accurately. To this end, we propose a novel Adaptive Multi-scale Context Aggregation Network (MSCANet), in which a Multi-scale Context Aggregation ...