”半监督学习目标定位竞赛“的数据集,从零开始搭建深度学习项目,复现三种经典的图像分割模型,UNet精度0.4左右,PSPNet精度0.6左右,Deeplab0.75左右。 - 飞桨AI Studio
”半监督学习目标定位竞赛“的数据集,从零开始搭建深度学习项目,复现三种经典的图像分割模型,UNet精度0.4左右,PSPNet精度0.6左右,Deeplab0.75左右。 - 飞桨AI Studio
使用几种流行的深度学习模型(如TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet)来进行息肉分割。以下是详细的步骤和代码示例。 1. 环境准备 首先,确保你已经安装了必要的库和工具。你可以使用以下命令安装所需的库: bash深色版本 pip install torch torchvision pip install numpy pip install pandas pip install matplotli...
解码器阶段的跳跃连接不再使用相加,而是进行特征图拼接,然后再使用卷积将特征图的通道数减半。 二、PSPNet(2017) 总结:操作步骤及目的:CNN(提取全局特征图)、池化(得到不同尺寸的特征图)、卷积(降维,减少计算量)、上采样(保证与输入特征尺寸相同)、拼接(融合全局特征和细节特征)、卷积(输出尺寸) (a)使用带有扩展...
3. PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network) 结构特点:PSPNet 使用金字塔池化模块来获取不同尺度的全局上下文信息。该模块从四个不同的尺度(1x1, 2x2, 3x3, 6x6)捕获特征,并将其融合以提高分割性能。 优点:通过多尺度池化,PSPNet 能够更好地理解全局场景,从而提高分割精度。 应用场景:适用于需要全局上下文信息的任...
我总结了 FCN、SegNet、U-Net、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以及一些半监督方法,例如 DecoupledNet 和 GAN-SS,并为其中的一些网络提供了PyTorch实现。在文章的最后一部分,我总结了一些流行的数据集,并展示了一些网络训练的结果。
语义分割知识点:UNet、FCN、SegNet、PSPNet、DeepLab系列 前言 语义分割网络剖析 UNet系列 UNet UNet网络有几个主要的特点: 从UNet结构图可以知道,收敛路径主要的过程为 简要总结: UNet++ 为什么UNet++可以被剪枝? 如何剪枝? 根据子网络在验证集的结果来决定剪多少。
PSPNet:多尺度池化特征向量,上采样后拼接[3] Deeplab:池化跨度为1,然后接带孔卷积。 ICNet:多分辨图像输入,综合不同网络生成结果。 实验设计 测试平台 采用[1]的代码,去掉one_hot,把损失函数改成交叉熵。 在验证过程引入pixel accuray和mIOU,代码见[2] ...
我先给一个2017年在CVPR上发表的一个名叫PSPNet的分割网络,你会发现,好像整体的架构和U-Net还是像的,只是降采样的数目减小了,当然,他们也针对性的增强了中间的特征抓取环节的复杂性。 要是你觉得这个工作还不够说明4次降采样不是必须的话,我们再来看看Yoshua Bengio组最近的关于图像分割的论文,这是他们提出的结构...
UNet + FCN集成:将UNet与全卷积网络(FCN)结合,可以利用FCN的多尺度特征图和UNet的精细分割结果。 UNet + PSPNet集成:将UNet与空间金字塔池化网络(PSPNet)结合,可以利用PSPNet的全局上下文信息和UNet的局部细节信息。 UNet + Deeplab集成:将UNet与Deeplab网络结合,可以利用Deeplab网络的空洞卷积和UNet网络的分割精度。