SegNet的编码器结构与解码器结构是一一对应的,即一个decoder具有与其对应的encoder相同的空间尺寸和通道数。对于基础SegNet结构,二者各有13个卷积层,其中编码器的卷积层就对应了VGG16网络结构中的前13个卷积层。 下图是SegNet的网络结构,其中蓝色代表卷积+Batch Normalization+ReLU,绿色代表max-pooling,红色
一、SegNet模型整体架构概述。 SegNet模型主要由两个关键部分组成,即编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。这就好比我们写一篇文章,编码器负责把丰富的图像信息进行提炼、压缩,而解码器则把这些压缩后的信息再还原、扩展,最终得到我们想要的图像分割结果。 二、编码器结构解析。 编码器部分,其实就是借鉴了卷积神经网络(...
SegNet的编码器结构与解码器结构是一一对应的,即一个decoder具有与其对应的encoder相同的空间尺寸和通道数。对于基础SegNet结构,二者各有13个卷积层,其中编码器的卷积层就对应了VGG16网络结构中的前13个卷积层。 下图是SegNet的网络结构,其中蓝色代表卷积+Batch Normalization+ReLU,绿色代表max-pooling,红色代表上采样,黄...
对于基础SegNet结构,二者各有13个卷积层,其中编码器的卷积层就对应了VGG16网络结构中的前13个卷积层。 下图是SegNet的网络结构,其中蓝色代表卷积+Batch Normalization+ReLU,绿色代表max-pooling,红色代表上采样,黄色是Softmax。 SegNet与FCN的对应结构相比,体量要小很多。这主要得益于SegNet中为了权衡计算量而采取的操作...