例如,DeepLab v3+引入的空洞空间金字塔池化(ASPP)模块就是一个典型例子。ASPP通过使用不同膨胀率的卷积核,能够有效捕捉不同尺度的上下文信息。具体而言,ASPP通常包含四个并行的分支: 这种设计使得网络能够在保持空间分辨率不变的情况下,扩大感受野,从而捕捉更多尺度的上下文信息。 另一种值得关注的多尺度特征融合方法是...
在AS-Unet++中增加了ASPP和SE模块,提高了神经网络提取重要特征信息和捕捉多尺度上下文信息的能力。AS-Unet++的每个层次的特征提取部分都堆叠在一起,减少了多个AS-Unet的训练量。 创新点: AS-Unet++结构:在传统Unet的基础上添加了ASPP和SE模块,扩展了感知领域并增强了重要特征的能力。AS-Unet++通过将AS-Unet的各...
Swin 空间金字塔池化。在 DeepLab V3+ 中,Chen 等人 [26] 引入了空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块,该模块动态选择不同大小的卷积块来处理不同的目标尺度。这种方法可以防止大目标被分割,并保持长期依赖关系而不改变网络结构。 受Azad等人[27]提出的SSPP的启发,作者用Swin Transformer取...
ASPP模块空洞卷积改进Unet模型分割磁瓦缺陷 数据集采用清华大学公开数据集,具体内容见:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/224907/0 本文主要参考:图像分割的打怪升级之路——UNet、PSPNet、Deeplab:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2148971?channelType=0&channel=0&sUid=1019401&ts...
在AS-Unet++中增加了ASPP和SE模块,提高了神经网络提取重要特征信息和捕捉多尺度上下文信息的能力。AS-Unet++的每个层次的特征提取部分都堆叠在一起,减少了多个AS-Unet的训练量。 创新点: AS-Unet++结构:在传统Unet的基础上添加了ASPP和SE模块,扩展了感知领域并增强了重要特征的能力。AS-Unet++通过将AS-Unet的各...
为此,本研究引入了一种名为深度空洞注意力 UNet(Deep Atrous Attention UNet,DAA-UNet)的架构,在 UNet 中融入了注意力模块和空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块。其主要目标是提高医学图像分割的效率和准确性,尤其聚焦于胸部 X 光(Chest X-ray,CXR)图像。DAA-UNet 融合了 UNet、ASPP ...
UNet++深度可分离卷积深度残差结构空洞空间金字塔池化针对连续池化操作丢失低层语义信息而导致建筑物提取精度低的问题,尝试以UNet++网络为基础,通过将编码器的标准卷积及最大池化替换成深度可分离卷积,以及在编码器末端利用不同采样率的空洞卷积构建多尺度空洞空间金字塔池化结构ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)来提升...
ASPP显存消耗巨大,因此引入encoder-decoder(4倍上采样)+shortcut传递融合浅层信息来减少计算量,引入depthwise-Conv进行可拆分卷积也是减少计算量 PyTorch Code import torch import numpy as np import os import cv2 as cv import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import Dataset from torch...
DeepLabV3+采用了更深层次的网络结构来提取更丰富的特征信息,并通过解码器模块将不同层次的特征进行融合,从而提高了分割的准确性和边缘细节的保留能力。此外,DeepLabV3+还使用了ASPP模块和膨胀卷积来增强网络的上下文信息捕捉能力。 总结:FCN、Unet、DeepLabV1、DeepLabV2、DeepLabV3和DeepLabV3+是深度学习在图像分割...
该论文提出了一种重新思考和改进 atrous 卷积(空洞卷积)在语义图像分割中的应用方法,并介绍了DeepLab v3模型的关键改进之处,包括改进型的ASPP模块(空间金字塔池化模块)以及Multi-grid策略等。 和v2的区别在于ASPP多了image-level feature,没有使用CRF 提出了mutil-grid,改进了级联网络的性能 ...