PSPnet显著的优点在于: 1.可以有效利用上下文信息:传统的语义分割模型如 FCN 等,缺乏依据上下文推断的能力,而 PSPNet 能够充分利用图像中的上下文关系,从而提高对复杂场景的理解和分割精度。 2.融合多尺度信息:金字塔池化操作可以同时捕捉到图像中的全局和局部信息,适应不同大小和形状的物体分割。不同尺度的特征融合有助...
下图展示了PSPNet输入图像后的预训练ResNet【2】网络,改进点在下图中的“loss2”,作者将这个损失作为辅助优化的损失,即auxiliary loss,简称AR,主损失为下图中“loss1”的分类损失,论文中针对辅助损失做了消融实验。 图4:预训练模型和辅助损失 四、消融实验 PSPNet本身包含多种可选设置,作者对各种设置进行了充分的对...
PSPNet【1】全称为Pyramid Scene Parseing Network,采用金字塔池化模块搭建的场景分析网络,获得了当年ImageNet场景解析挑战赛的第一名。 场景解析对于无限制开放词汇库和不同的场景来说是一个挑战。 本文通过所提出的金字塔场景分析网络(PSPNet),对不同区域的语境进行聚合,使模型拥有了理解全局语境信息的能力。 我们的全...
parse.add_argument('--width', type=int, default=576, help='输入模型的图片宽度') parse.add_argument('--encoder_type', type=str, default='MobilenetV1_2', help='pspnet模型编码器的类型[MobilenetV1_1,MobilenetV1_2]') opt = parse.parse_args() return opt def resize_img(path,real_width...
本次, 由香港中文大学(CUHK)和商汤科技(SenseTime)提出的金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network,PSPNet)已经过审阅。 语义分割的目标仅仅是获知已知对象的每个像素的类别标签。 场景解析是基于语义分割的,它的目标是获知图像内所有像素的类别标签。
PSPNet的整体结构如图1所示。 PSPNet主要由四个部分组成:特征提取网络、金字塔池化模块、上采样模块和分类器。 2.1 特征提取网络 特征提取网络使用深度卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征表示。常用的特征提取网络包括VGG、ResNet等。在PSPNet中,我们可以选择使用不同的预训练模型作为特征提取网络。
FCN、PSPNet、DeepLab-v3网络结构详细讲解 Fully Convolutional Network (FCN) FCN是深度学习中用于语义分割任务的一种经典架构。相比于传统的卷积神经网络(CNN)在全连接层后接上采样层,FCN将全连接层替换为全卷积层,使网络能够接受任意尺寸的输入,并输出相应尺寸的密集预测。
PSPNet（Pyramid Scene Parseing Network）作为金字塔池化模型的代表，通过引入金字塔池化模块，有效聚合不同区域语境信息，显著提升全局上下文理解能力。该模型在多项挑战赛和数据集上展现卓越性能，如在2016年ImageNet场景解析挑战赛、Pascal VOC 2012数据集及Cityscapes数据集上获得第一。PSPNet的主要贡献在于其...
PSPNet是2017年在CVPR上发表的，由香港中文大学与商汤科技共同提出的一类基于FCN网络的多尺度结构语义分割网络。该论文针对场景分割这一挑战性任务，通过引入金字塔池化模块（PSPModule）整合不同区域的上下文信息，有效利用全局信息。PSPNet在多个数据集和比赛中展现了良好性能，Google Scholar上的引用次数高达7854...
PSPNet介绍-语义分割 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 PSPNet – Pyramid Scene Parsing Network 核心模块是金字塔池化模块( pyramid pooling module),它能够聚合不同区域的上下文信息,从而提高获取全局信息的能力。实验表明这样的先验表示(即指代PSP这个结构)是有效的,在多个数据集上展现了优良的效果。