对于FCN-16s,首先对pool5 feature进行2倍上采样获得2x upsampled feature,再把pool4 feature和2x upsampled feature逐点相加,然后对相加的feature进行16倍上采样,并softmax prediction,获得16x upsampled feature prediction。 对于FCN-8s,首先进行pool4+2x upsampled feature逐点相加,然后又进行pool3+2x upsampled逐...
U-Net和FCN非常的相似,U-Net比FCN稍晚提出来,但都发表在2015年,和FCN相比,U-Net的第一个特点是完全对称,也就是左边和右边是很类似的,而FCN的decoder相对简单,只用了一个deconvolution的操作,之后并没有跟上卷积结构。第二个区别就是skip connection,FCN用的是加操作(summation),U-Net用的是叠操作(concatenation...
具体的FCN网络结构,可以在fcn caffe prototext (https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org/blob/master/pascalcontext-fcn8s/train.prototxt )中查到,建议使用Netscope查看网络结构。这里解释里面的难点: 为了解决图像过小后 1/32 下采样后输出feature map太小情况,FCN原作者在第一个卷积层conv1_1加入pa...
FCN和U-net的结构我记得是非常相似的,但是由于处理的对象不同,还是有一些不同点。 首先先从Fcn开始复习,Fcn时语义分割的先行者之一。 FCN: 用cnn进行分类时,图像的尺寸变小了,这与Semantic Segmentation的要求不同。语义分割要求输出的图像尺寸不变。(cnnで分類すると、画像のサイズが小さくなります。これはS...
FCN(Fully Convolutional Network)在2014年被提出,将传统卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层,从而实现对任意尺寸输入图片的语义分割。FCN主要由编码器和解码器两部分组成,其中编码器可以采用已有的卷积神经网络结构(如VGG、ResNet等),通过多次下采样获得高维特征表示;解码器则负责将这些特征逐步上采样并与低层信息融合...
FCN网络数据训练时采用与U-Net完全相同的数据集,所采用的学习率、迭代批量大小、学习次数都保持一致。 50N加载下的损伤识别对比结果如图15所示,可以看到,FCN网络对复合材料分层的识别精度明显低于U-Net网络,分割结果不够精细,并且在无损...
这是第一次训练端到端的FCN用于像素级的预测,也是第一次用监督预训练的方法训练FCN。其主要思想是建立一个“全卷积”网络,它接受任意大小的输入,通过密集的前向计算和反向传播进行有效的推理和学习并生成相应大小的输出。在构建网络过程中,通过将经典的分类网络(AlexNet、VGG和GoogleLeNet等)调整为全卷积网络(去掉...
FCN与U-Net语义分割算法 图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类,确定每个点的类别(如属于背景、人或车等),从而进行区域划分。目前,语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场...
UNet和FCN的区别 UNet相比FCN，结构更加对称，解码部分采用合并操作（concatenation）而非FCN的加法操作（summation），FCN的解码部分较为简单，仅使用反卷积，UNet在反卷积后通过合并操作补充特征信息，提高了分割精度。UNet在医学图像分割中的表现 UNet在医学图像分割中表现良好，其原因在于医学图像的特点，如...
其结构特点使得它在处理具有复杂背景和前景的图像时具有更高的分割精度。综上所述，图像语义分割是图像处理和机器视觉中的重要技术，FCN和UNet作为两种经典的分割网络，在解决语义分割问题上具有各自的特点和优势。通过理解这两个网络的基本原理和结构特点，可以进一步掌握图像语义分割的基本概念和技术方法。