目前ADE20K上用ResNet50结果: pixAcc78.3%，mIoU38.0%。和文中report的结果小有差距，欢迎大家提建议...
ADE2K 数据集是ImageNet场景解析挑战赛2016中的数据集。它是一个更具挑战性的数据集,包含多达150个类和1,038个图像级标签。有20K/2K/3K图像用于训练/验证/测试。 验证集用于模型简化测试。 4.1. 最大值池化vs 平均池化,以及降维(DR) 不同算法在ADE2K验证集上的结果 ...
下图展示了不同深度{50, 101, 152, 269}的预训练ResNet下,模型的性能走势: 图5:预训练网络不同深度时模型的性能 可以看出随着网络深度的加深,模型的性能在不断提升。 五、场景解析的效果 下图为PSPNet和Baseline方法在ADE20K【3】数据集上的预测结果比较: 图6:ADE20K数据集的解析结果 从上图可以看出PSPNet解析...
ADE2K 数据集是ImageNet场景解析挑战赛2016中的数据集。它是一个更具挑战性的数据集,包含多达150个类和1,038个图像级标签。有20K/2K/3K图像用于训练/验证/测试。 验证集用于模型简化测试。 4.1. 最大值池化vs 平均池化,以及降维(DR) 不同算法在ADE2K验证集上的结果 ResNet50-Baseline: 基于ResNet50的扩张FC...
尽管这样,对于ADE20K中的复杂场景,他们都没有足够的获取必要信息的能力。这些场景图中的有很多stuff和objects,如果直接用global pooling并且得到一个vector的话,可能会lose空间相关性。sub-region context上的全局语义信息对于区分不同的类别非常有帮助。由此,作者引出一个更加强大的可以在不同sub-regions上融合信息的的...
computer-vision deep-learning pytorch vgg resnet fcn convolutional-networks vgg16 unet semantic-segmentation pspnet resnet50 fcn8s mobileunet Updated Aug 14, 2020 Python hellochick / semantic-segmentation-tensorflow Star 86 Code Issues Pull requests Semantic segmentation task for ADE20k & citys...
通常用于图像分类的全局平均池化是一个很好的全局上下文先验知识baseline,Parsenet将它成功应用到了语义分割中。但对于ADE20K中的复杂场景图像,这种方式不足以涵盖必要的信息。这些场景图像中有许多种类的对象,直接将其融合形成一个单一的矢量可能会使其失去空间相关性。
-m --model -whichmodel to use:'pspnet50_ade20k','pspnet101_cityscapes','pspnet101_voc2012'--id - (int) GPU Device id. Default 0 -s --sliding - Use sliding window -f --flip - Additional prediction of flipped image -ms --multi_scale - Predict on multiscale images ...
语义分割场景常见问题: 在ADE20K数据集上基于FCN baseline分割常出现的问题 关系不匹配:例如飞机应该在天上而不是在马路上,汽车应该在路上而不是在河里; 类别混淆...最详细的语义分割---PSPNet的搭建 前面讲了一些语义分割的准备工作,接下来就来介绍我们分割网络的重头戏,PSPNet.其实它的结构也是非常简单。 PSPNet...
在ResNet的不同深度设置中，深度50-269的模型性能随深度的增加而提升，证实了PSPNet结构的有效性。在实际应用中，如ADE20K和Cityscapes数据集的测试中，PSPNet的解析效果明显优于基础模型。其预测结果与真实标签的接近性，证明了模型参数选择的科学性和实验的充分性。PSPNet无疑为场景解析任务带来了革命性的...