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,...
SegNet是一种全新的深度全卷积神经网络(其实很简单),它的整个组成为编码器网络、解码器网络以及一个softmax分类层,但此处的softmax是针对每个像素都进行计算,具体网络细节接下来说。该网络的创新之处就在于在每一次下采样时都将最大池化的位置记了下来,上采样时再直接怼回去,其余补0。这些操作,也的确让SegNet网络取...
为了与FCN比较(解码器部分),这里用了一个编解码器都只有4层的SegNet。解码器中在卷积后没有bias,也没有应用ReLU。整个编解码过程使用固定的7*7窗口,也就是说第4层特征图的一个像素对应了原图的106x106个像素。 前面的Fig.3中左侧是SegNet中使用的技巧,不需要学习,但是得到稀疏特征图后需要卷积得到稠密的特征图...
当限制存储时,可以使用适当的decoder(例如SegNet类型)来存储和使用encoder产生的特征图(维数降低,max-pooling indices)的压缩形式来提高性能。 更大的decoder提高了网络的性能 参考: 1.【语义分割】--SegNet理解 2. 深度学习–语义分割(1):SegNet论文详解 3. SegNet算法详解 分类: 深度学习 好文要顶 关注我 收藏...
Segnet是用于进行像素级别图像分割的全卷积网络,分割的核心组件是一个encoder 网络,及其相对应的decoder网络,后接一个象素级别的分类网络。encoder网络:其结构与VGG16网络的前13层卷积层的结构相似。decoder网络:作用是将由encoder的到的低分辨率的feature maps 进行映射得到与输入图像featuremap相同的分辨率进而进行像素级别...
基于这种动机,该研究团队提出了SegNet,通过存储最大池化层的位置索引来用于解码器的快速上采样,并且能够补充编码器下采样导致的边界信息损失。提出SegNet的论文为SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation,是基于U形结构设计的、用于实时性语义分割任务的经典网络之一。
摘要原文 We present a novel and practical deep fully convolutional neural network architecture for semantic pixel-wise segmentation termed SegNet. This core trainable segmentation engine consists of an encoder network, a corresponding decoder network followed by a pixel-wise classification layer. The archi...
The novelty of SegNet lies is in the manner in which the decoder upsamples its lower resolution input feature maps. Specifically, the decoder uses pooling indices computed in the max-pooling step of the corresponding encoder to perform non-linear upsampling. 相关学科: PSPNetDeepLabFCNDeepLabv3U-...
论文 Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla. SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( Volume: 39 , Issue: 12 , Dec. 1 2017 ) ...
针对目前深度学习方法识别车道线精度差、速度慢的问题,提出了一种高效的车道线分割方法LaneSegNet。首先基于编码和解码网络原理构建主干网络Lane-Net,用于提取车道线特征信息并分割出车道线;然后使用多尺度空洞卷积特征融合网络,可以极大地扩充模型的感受野,提取...