在都采用 ResNet-101 (os=8) 作为主干网络的时候,OCR 方法的 GPU 内存消耗与 FPS 都比 DeepLabv3 和 DeepLabv3+ 更具有优势,同时 OCR 在 Cityscapes validation set 上的 (不同训练设置下) 结果也都取得了比 DeepLabv3 更好的结果。HRNet 和 OCR 的结合则会在街景分割任务中有更加明显的优势,在表4中可以...
HRNet 和 OCR 的结合则会在街景分割任务中有更加明显的优势,在表4中可以看到 HRNet+OCR 不仅速度是最快的,并且在 Cityscapes validation set 上的单尺度分割性能最高可以达到81.59%, 显著优于之前的 DeepLabv3 与 DeepLabv3+。 表4:基于...
通过计算每个像素的上下文考虑关系信息: 主题框架有两种,一是采用ResNet-101(输出步幅为8),二是HRNet-W48(输出步幅为4),前者的stage-3用来预测初略的分割图,将stage-4经过一个3x3卷积输出通道为512, 然后输入到OCR模块中。对于HRNet则直接将最后的输出输入到OCR模块中。 在OCR模块中使用一个线性单元1x1的卷积层...
OCR是所有对象区域表示的加权聚合,其加权根据像素和对象区域之间的关系计算。 网络结构: Backbone:ResNet / HRNet 。 OCR head: 整体看来就像attention套娃: 多种转换全部是通过不同size的conv实现的。 完整结构详解(其中关键操作和模块名和论文图对应,并给出了维度尺寸): 代码实现: 主函数: step2: step3对应的代...
采用OCRNET+HRNET batch_size: 24 iters: 150000 loss: coef: - 1 - 0.4 types: - type: CrossEntropyLoss lr_scheduler: end_lr: 0 learning_rate: 0.01 power: 0.9 type: PolynomialDecay model: backbone: align_corners: false pretrained: https://bj.bcebos.com/paddleseg/dygraph/hrnet_w48_ssld....
hrnet_ocr是Semantic Segmentation on Cityscapes test中目前排名第一的语义分割模型,其将高分辨网络hrnet和OCRNet方法相结合,本文主要介绍OCRNet方法。 OCRNet提出背景:使用一般性的ASPP方法如图(a),其中红点是关注的点,蓝点和黄点是采样出来的周围点,若将其作为红点的上下文,背景和物体没有区分开来,这样的上下文信息...
图6:ASPP 与 OCR 方法的对比 更多技术细节可参考如下论文以及开源代码: 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1909.11065.pdf 代码链接:https://github.com/openseg-group/openseg.pytorch https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation/tree/HRNet-OCR...
In this method, a multi-stage and multi-scale feature fusion method is added to HRNet to preserve more details and enhance semantic information at different levels, to solve the problem of high similarity between crops and weeds. The spatial self-attention module of Polarized Self-Attention (PSA...
# !python PaddleSeg/val.py --config PaddleSeg/configs/ocrnet/ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k.yml --model_path output/iter_72500_3555/model.pdparams In [ ] import os path = './output/' def delete_files(file_name): if not os.path.exists(file_name): print(file_name, 'not ...
前言hrnet_ocr 是 Semantic Segmentation on Cityscapes test 中目前排名第一的语义分割模型,其将高分辨网络hrnet 和OCRNet方法相结合,本文主要介绍OCRNet方法。OCRNet提出背景:使用一般性的ASPP方法如图(a),其中红点是关注的点,蓝点和黄点是采样出来的周围点,若将其作为红点的上下文,背景和物体没有区分开来,这样的上...