SegNet-Basic-SingleChannelDecoder decoder采用单通道滤波器,可以有效减少参数数量 FCN-Basic 与SegNet-Basic具有相同的encoders,但是decoders采用FCN的反卷积方式 FCN-Basic-NoAddition 去掉特征图相加的步骤,只学习上采样的卷积核(也就是没有跳跃连接) FCN-Basic-NoDimReduction 不进行降维(不将通道数降低到类别数) ...
为了分析SegNet并与FCN(译码器变体)比较它的性能,我们使用了一个更小的SegNet版本,称为SegNet- basic 1,它有4个编码器和4个解码器。SegNet-Basic中的所有编码器都执行最大池化和子采样,相应的解码器使用接收到的最大池化索引对输入进行上采样。在编码器和解码器网络中,在每个卷积层之后都使用批处理归一化。卷积...
SegNet-Basic的性能与FCN-Basic相同,但只需要存储最大池化索引,因此在推理过程中内存效率更高。请注意,所报告的理论内存需求仅基于第一层编码器特征映射的大小。FCN-Basic, SegNet-Basic, SegNet-Basic-EncoderAddition都有很高的BF分数,这表明需要在编码器特征图中使用信息来更好地描述类轮廓。具有较大解码器的网络...
SegNet-Basic-EncoderAddition:池化索引后接卷积 + 逐元素add FCN-Basic:将encoder中的特征图利用1x1的卷积进行维度缩减至K通道(k为类别数)然后作为decoder的输入。decoder中上采样使用8x8大小的转置卷积,上采样后的特征矩阵也是K通道。两者逐元素相加。上采样核使用双线性插值权进行初始化。 FCN-Basic-NoAddition:不使...
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SegNet,分别为SegNet与Bayesian SegNet,同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版(浅网络)。
SegNet-Basic-SingleChannelDecoder:Decoder采用单通道conv层,可以显著减少内存的消耗,但损失了部分信息 FCN-Basic:与SegNet-Basic相同的Encoder,使用FCN的解码技术(Fig. 3,将Decoder上采样结果与同层Encoder的feature map相加后传入下一层),此结构中Encoder最后一层的K通道feature map会被一个卷积层压缩成Number of Cla...
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SegNet,分别为正常版与贝叶斯版,同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版(浅网络)。 Outline
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SegNet,分别为SegNet与Bayesian SegNet,同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版(浅网络)。 SegNet和FCN思路十分相似,只是Encoder,Decoder(Upsampling)使用的技术不一致。此外SegNet的编码器部分使用的是VGG16的前13层卷积网络,每个编码器层都对应一个解...
SegNet-Basic与FCN-Basic对比,均具有较好的精度,不同点在于SegNet存储空间消耗小 SegNet 语义分割网络以及其变体 基于贝叶斯后验推断的 SegNet 应用效益 在传统的CNN网络中,ReLU通常在全连接之后,结合偏置bias用于计算权值的输出,但是在Seg Net作者的研究中发现,激活层越多越有利于图像语义分割。上图为论文中,不同...
一、SetNet的相关资源SegNet同样是基于FCN,修改VGG-16网络得到的语义分割网络,有两种SegNet,分别为正常版SegNet与贝叶斯版SegNet,同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版 语义分割面试 语义分割 SegNet网络 卷积 池化 转载 IT智行领袖 8月前 70阅读