SegNet就不像FCN那样一字一句的记录了(但大体上还算是一字一句的读下来了),运用编码-解码结构和最大池化索引进行上采样,最主要的贡献是它在效率上的提升(内存和时间)。我感觉文章还有一大亮点就是,消融实验和对比实验做的非常完整、有条理,希望能有在后续自己的实验中借鉴。 另外,开始读的时候我发现我顺序搞错了,...
高效的内存使用:由于 SegNet 使用了“存储池化索引”的上采样策略,它能够在不增加额外计算量的前提下,显著提高内存使用效率。 精确的分割结果:通过编码器-解码器结构,SegNet 能够有效地提取和映射图像特征,从而实现高精度的图像分割。 局限: 对小目标的分割效果可能不佳:由于 SegNet 的感受野有限,对于图像中较小或密...
SegNet最重要的一点是提了的反池化结构,它是一个没有参数的上采样结构,比双线性插值拥有更好的检测效果。而且实现了特征图和输入图像的尺寸的1:1还原,因此拥有更精确的检测效果。 Reference [1] Long, Jonathan, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell. "Fully convolutional networks for semantic segmentation." Proc...
简单理解:上图为一个SE block,由SE block块构成的网络叫做SEnet;可以基于原生网络,添加SE block块构成SE-NameNet,如基于AlexNet等添加SE结构,称作SE-AlexNet、SE-ResNet等 SE-block说明: 输入X经过卷积操作得到U H×W为输入特征图的长和宽,C代表维度 对U进行全局平均池化得到1×1×C的向量 进入分支,如下图2...
SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架。SegNet运用编码-解码结构和最大池化索引进行上采样,最主要的贡献是它在效率上的提升(内存和时间)。文章很长,消融实验写的很详细,了解一下对以后改模型有所帮助。最后与DeepLab-LargeFOV和DeconvNet的对比实验我没有细...
:SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架。SegNet基于FCN,修改VGG-16网络得到的语义分割网络,有两种版本的... 可以知道,在SeNet中最后每个像素都会对每一类的概率进行计算,再通过Softmat输出概率最大的一个,然后这个像素点就认为是这一类别,对应的概率就是这...
PyTorch实现SegNet 步骤1:导入必要的库 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF 1. 2. 3. 步骤2:定义SegNet模型 classSegNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(SegNet,self).__init__()# 编码器self.encoder1=self.create_encoder_block(3,64)self.encoder2=self.create...
SegNet: 编码-解码结构 SegNet具有编码器网络和相应的解码器网络,接着是按最终像素的分类层。 1.1. Encoder编码器 在编码器处,执行卷积和最大池化。 VGG-16有13个卷积层。 (不用全连接的层) 在进行2×2最大池化时,存储相应的最大池化索引(位置)。
1、FCN2、Unet3、Unet++4、SegNet5、RefineNet 1、FCN 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是不含全连接层的全卷积网络,对图像进行像素级的分类,解决了图像的语义分割问题,可以接受任意尺寸的图像大小,采用反卷积对最后一个特征图(feature map)进行处理,...
例如,在类SegNet()的__init__方法中,会定义多个卷积层和批归一化层,如conv11、bn11、conv12、bn12等。这些层的参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小和填充大小等。 同时,SegNet模型也可以进行微调(fine-tuning),即使用预训练模型进行特定任务的训练。在这种情况下,预训练参数可以作为初始参数进行使用,然后...