Decoder:有半部分,由一个上采样的卷积层(去卷积层)+特征拼接concat+两个3x3的卷积层(ReLU)反复构成(代码中可以看出来); 在当时,Unet相比更早提出的FCN网络,使用拼接来作为特征图的融合方式。 FCN是通过特征图对应像素值的相加来融合特征的; U-net通过通道数的拼接,这样可以形成更厚的特征,当然这样会更佳消耗显存;
1、FCN2、Unet3、Unet++4、SegNet5、RefineNet 1、FCN 《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是不含全连接层的全卷积网络,对图像进行像素级的分类,解决了图像的语义分割问题,可以接受任意尺寸的图像大小,采用反卷积对最后一个特征图(feature map)进行处理,...
对于FCN-32s,直接对pool5 feature进行32倍上采样获得32x upsampled feature,再对32x upsampled feature每个点做softmax prediction获得32x upsampled feature prediction(即分割图)。 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...
在语义分割领域,基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation),而UNet是遵循FCN的原理,并进行了相应的改进,使其适应小样本的简单分割问题。 UNet最早发表在2015的MICCAI会议上,4年多的时间,论文引用量已经达到了9700多次。 UNet成为了大多做医疗影像语义分割任务的base...
一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的...
(eg: FCN/Unet/Unet++/...) 实例分割(Instance Segmentation):可以理解为目标检测和语义分割的结合。(eg: Mask R-CNN/...) 相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘; 相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体。 全景分割(Panoptic Segmentation):可以理解为语义分割和实例分割的结合。
附FCN论文地址:https://arxiv.org/abs/1411.4038 三、U-net网络的理解 Unet网络结构图 整个U-Net网络结构类似于一个大型的字母U,与FCN都是很小的分割网络,既没有使用空洞卷积,也没有后接CRF,结构简单。 1. 首先进行Conv+Pooling下采样; 2. 然后反卷积进...
FCN(Fully Convolutional Network)与Unet:谈到语义分割不得不提的两个网络,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network),该模型是2015年由Jonathan Long等人在一篇论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的语义分割模型。该模型算得上是深度学习用于语义分割领域的开山之作,在后续的语义分割模型中都可以看到FCN模型的...
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。