D-LinkNet使用LinkNet作为基本骨架,使用在ImageNet数据集上与训练好的ResNet作为网络的encoder,并在中心部分添加带有shortcut的dilated-convolution层,使得整个网络识别能力更强、接收域更大、融合多尺度信息。网络中心部分展开示意图如下: 网络中心部分展开示意图 这篇论文和ResNet...
GAN 只能随机产生一个类别,CGAN 可以指定类别来生成 GAN:生成G(x)具有随机性。例如mnist会随机生成数字 cGAN:相当于加了标签。用CGAN训练MNIST时,我们想要让生成器能生成我们期望的数字。生成器的输入就是随机抽样+对应数字的one-hot编码,而判别器的输入就是生成的样本或真实样本+对应数字的one-hot编码 2. U-NE...
我试了很多 encoder-decoder 分割网络,都是出现同样的短板,哪怕是像 UNet 这样的网络设计,在 decoding 上采样的时候融合了 encoder 那边的信息,甚至是 encoder 也改成能更加有效兼顾浅层和深层语义的ResNet skip-connection 短路连接,提升的效果也只是有限,其最大的根源还是在于池化上。 所以,我们可以用空洞卷积来...
我们可以(几乎)使用任何CNN,并将其作为一个编码器,从编码器中获取特征,并将其提供给我们的解码器。据我所知,Iglovikov & Shvets 使用了VGG11和resnet34分别为Unet解码器以生成更好的特征和提高其性能。 TernausNet (VGG11 Unet) Unet++是最近对Unet体系结...
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1、基于卷积神经网络的CV Backbone:1.Resnet系列;2.Unet系列等; 2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等; 3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:https://www.big-yellow-j.top/posts/2025/01/18/CV-Backbone.html 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: ...
一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络,像 VGG、ResNet,然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征(较低分辨率)从语义上投影到像素空间(较高分辨率),以获得密集分类。
例如,可以使用更深的网络结构,如ResNet或DenseNet,作为UNet网络的编码器。另一种改进方法是对UNet网络的解码器进行修改,以改善其分割性能。例如,可以使用跳跃连接或注意力机制来加强解码器对上下文信息的利用。 还有一些工作将UNet网络与其他技术相结合,以进一步提高其性能。例如,可以将UNet网络与生成对抗网络(GAN)相...
例如，图像分类有ResNet，语义分割有UNet，目标检测有YOLO，NLP有Transformer，生成式AI有Diffusion Model。目前，各种垂类任务中的SOTA模型也大多是困于这些整体框架中进行细节上的优化。要想实现断崖式的提升，或许需要我们对这些整体框架进行优化，就如生成式AI从GAN走到了如今的Diffusion Model。
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encoder结果只有256个通道) 附DeepLab v3+论文地址:http...