3.辅助loss 在ResNet101的基础上做了改进,除了使用后面的softmax分类做loss,额外的在第四阶段添加了一个辅助的loss,两个loss一起传播,使用不同的权重,共同优化参数。后续的实验证明这样做有利于快速收敛。 4.在Cityscapes数据集的表现 5.结论 论文在结构上提供了一个pyramid pooling module,在不同层次上融合feature...
全局先验表征在场景解析任务中产生了良好的质量结果,而 PSPNet 为像素级的预测提供了一个更好的框架,该方法在不同的数据集上达到了最优性能。它首次在2016 ImageNet 场景解析挑战赛,PASCAL VOC 2012 基准和 Cityscapes 基准中出现。 语义分割算法; PSP分割网络 ...
可以看到在测试的{50,101,152,269}这四个层次的网络中,网络越深,效果越好。 多种技巧融合: - 在ImageNet上的表现: 在PascalVOC上的表现: 在Cityscapes上的表现 结论 论文在结构上提供了一个pyramid pooling module,在不同层次上融合feature,达到语义和细节的融合。
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次，反映出学术界对其认可度。论文对FCN网络在Cityscapes数据集上的坏案例进行分析，总结错误原因与上下文信息的...
全局先验表征在场景解析任务中产生了良好的质量结果,而 PSPNet 为像素级的预测提供了一个更好的框架,该方法在不同的数据集上达到了最优性能。它首次在2016 ImageNet 场景解析挑战赛,PASCAL VOC 2012 基准和 Cityscapes 基准中出现。 如上图所示,PSP网络解决的主要问题是「缺少上下文信息」带来的不准确,其利用全局信...
我没有做过分割相关的项目,所以不知道一般的评测数据集合都有哪些。作者说他们在三个不同的数据集合上进行试验,一个是imagenet scene parsing challenge2016, PASCAL VOC 2012和Cityscapes。 implementation details的话,作者在data augmentation方面上,采用了random mirror和random resize,同时,random rotation在-10到10度...
!python pretrained_model/download_model.py pspnet50_bn_cityscapes 下载好的模型权重参数为分散的文件,我们需要将其导出为推理模型,利用 pdseg/export_model.py 就可以完成了; 但是该脚本需要指定一个配置文件,我们利用内置的配置文件 configs/pspnet_optic.yaml,首先需要下载数据集; 然后指定参数修改配置文件,DATASET...
全局先验表征在场景解析任务中产生了良好的质量结果,而 PSPNet 为像素级的预测提供了一个更好的框架,该方法在不同的数据集上达到了最优性能。它首次在2016 ImageNet 场景解析挑战赛,PASCAL VOC 2012 基准和 Cityscapes 基准中出现。 如上图所示,PSP网络解决的主要问题是「缺少上下文信息」带来的不准确,其利用全局信...
ImageNet Scene Parsing Chanllenge2016中作者使用了resnet269。PASCAL VOC2012和cityscapes中使用了resnet101。(因为有些模型使用的是resnet101作为backbone,选用同样的backbone能够对比效果)还需要注意的是,作者采用的resnet不是普通的resnet,而是带有空洞卷积的dilated resnet,空洞卷积能够增大感受野(实际上就是将resnet...
Series(pred).rename(col_map) return pred # 下载模型,这里使用的是在Cityscapes数据集上预训练的PSPnet模型 model = gluoncv.model_zoo.get_model('psp_resnet101_citys', ctx=ctx, pretrained=True) file_path = r'.' # 传入保存图片的文件夹路径 filelist = os.listdir(file_path) df = p...