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 ...
2. Atrous Spatial Pyramid Pooling module(ASPP)有四个不同的rate,额外一个全局平均池化 Decoder部分 先把encoder的结果上采样4倍,然后与resnet中下采样前的Conv2特征concat一起,再进行3x3的卷积,最后上采样4倍得到最终结果。 需要注意点:融合低层次信息前,先...
2. Atrous Spatial Pyramid Pooling module(ASPP)有四个不同的rate,额外一个全局平均池化 Decoder部分 先把encoder的结果上采样4倍,然后与resnet中下采样前的Conv2特征concat一起,再进行3x3的卷积,最后上采样4倍得到最终结果。 需要注意点:融合低层次信息前,先进行1x1的卷积,目的是降通道(例如有512个通道,而encod...
结构特点:DeepLabV3+ 结合了空洞卷积(Atrous Convolution)和空间金字塔池化模块(ASPP),能够在不损失分辨率的情况下扩大感受野。此外,它还引入了一个简单的解码器模块来恢复目标对象的边界。 优点:能够在多尺度上捕捉上下文信息,同时保持高分辨率输出。 应用场景:适用于需要多尺度特征融合的任务,如街景分割、遥感图像分割...
其次,提出了一种空洞空间金字塔池化(ASPP)的多尺度鲁棒分割方法。ASPP 使用多个采样率的过滤器和有效的视野探测传入的卷积特征层,从而在多个尺度上捕获目标和图像上下文。第三,结合 DCNNs 方法和概率图形模型,改进了目标边界的定位。DCNNs 中常用的最大池化和下采样的组合实现了不变性,但对定位精度有一定的影响。