对于一个feature map而言,其实就是在像素点中间补点,补的点的值是多少,是由相邻像素点的值决定的。 反卷积,顾名思义,就是反着卷积。卷积是让featuer map越来越小,反卷积就是让feature map越来越大,示意图: 下面蓝色为原始图片,周围白色的虚线方块为padding结果,通常为0,上面绿色为卷积后的图片。 这个示意图,...
此外,UNet的变体如UNet++通过引入密集的跳跃连接,进一步缩小了编码器和解码器之间的语义差距,从而提高了分割性能。 具体来看,Unet可以分为三个部分,如下图所示: 第一部分是主干特征提取部分(编码器,encoder),我们可以利用主干部分获得一个又一个的特征层,Unet的主...
一、UNet原理 UNet网络由一个收缩路径和一个扩展路径组成,收缩路径与扩展路径相对应的网络层之间具有跳跃连接结构。收缩路径中不同网络层包含不同细腻程度位置信息的特征图,扩展路径中不同网络层包含不同语义信息丰富程度的上采样特征图,而跳跃连接结构则结合了不同网络层中具有不同深度的语义抽象信息和不同细腻程度的...
如图 2 所示,网络中有4 次融合过程,而 FCN 只在最后一层进行融合。 图2 UNet 架构图 02 LaneATT算法的原理 现有车道线检测算法在实际应用中已取得了不错的性能,但是诸如 UNet 之类 的语义分割的方法普遍存在运行实时效率问题,这对自动驾驶落地来说是不可取的。 因此,LaneATT 的提出者受传统基于 Anchor 的目标...
一、原理: Unet网络分为两个部分: 第一部分:特征提取。上图中的左侧,有点类似VGG网络。由简单的卷积、池化下采样。图中采用的是3*3和1*1的卷积核进行卷积操作,3*3用于提取特征,1*1用于改变纬度。另外每经过一次池化,就变成另一个尺度,包括input的图像总计5个尺度。
1.基本原理 什么是Unet,它的网络结构如下图所示: 整个网络是一个“U” 的形状,Unet 网络可以分成两部分,上图红色方框中是特征提取部分,和其他卷积神经网络一样,都是通过堆叠卷积提取图像特征,通过池化来压缩特征图。蓝色方框中为图像还原部分(这样称它可能不太专业,大家理解就好),通过上采样和卷积来来将压缩的图...
用上述的DoubleConv模块、Down模块、Up模块就可以拼出UNet的主体网络结构了。UNet网络的输出需要根据分割数量,整合输出通道,结果如下图所示: 操作很简单,就是channel的变换,上图展示的是分类为2的情况(通道为2)。 虽然这个操作很简单,也就调用一次,为了美观整洁,也封装一下吧。
Unet相比更早提出的FCN网络,使用通道拼接来作为特征图的融合方式。主要好处是,浅层卷积关注纹理特征,深层网络关注更深更本质的特征,将浅层网络提取的特征和深层网络提取的特征融合可以使得特征“厚且广”,还有一个原因我认为是下采样操作会导致高频信息丢失,从而导致边缘的特征丢失,而上采样虽然能够获得更大的特征图,...
UNet/DeeplabV3/Mask2former/SAM/Maskrcnn五大图像分割算法原理详解+项目实战,图像分割入门必备!共计43条视频,包括:01 分割模型Maskformer系列、01 Backbone获取多层级特征、02 多层级采样点初始化构建等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
VGG 网络没有使用全连接层来处理特征图的每个像素，而是通过全局池化层（如全局平均池化）或卷积层直接...