在本文中,我们提出了一个轻量级网络来解决这个问题,即 LEDNet,它采用非对称(asymmetric)编码器 - 解码器架构来进行实时语义分割。更具体地说,编码器采用 ResNet 作为骨干网络,其中有两个新操作:channel split and shuffle,被应用在每个残余块中,以大大降低计算成本,同时保持更高的分割精度。 另一方面,在解码器中采...
一、 图像语义分割模型DeepLab v3随着计算机视觉的发展,语义分割成为了很多应用场景必不可少的一环。 比如网络直播有着实时剔除背景的要求,自动驾驶需要通过语义分割识别路面,与日俱增的应用场景对语义分割的精度和速度的要求不断提高。同时,语义分割数据集也在不断地进化,早期的Pascal VOC2,其分辨率大多数在1000像素...
1、语义分割任务 2、数据集格式 3、常用评价指标 4、语义分割常用网络 4.1 FCN(首个端对端正对像素级预测的全卷积网络,输入大小不受限制,主干网络VGG) 4.2 DeepLab V1 (主干网络VGG) 4.3 DeepLab V2 (主干网络Resnet) 4.4 DeepLab V3 (主干网络Resnet) 4.6 UNet(主干网络VGG) 4.7 u2-Net(主要物体和背景两...
华科大&美团提出:SCTNet新网络 SCTNet:实时语义分割新网络,即一种具有Transformer语义信息的单分支 CNN,可以在保留轻量级单分支CNN高效性的同时,还拥有语义分支的丰富语义表示,在多个语义分割数据集上性能和速度权衡达到最佳水平!比如在Cityscapes上达到80.5 mIoU和62.8 FPS! 代码即将开源! 点击关注@CVer官方知乎账号,可...
语义分割是指在像素级别上进行分类,从而转换得到感兴趣区域的掩膜。说起语义分割的发展则肯定绕不开DeepLab系列语义分割网络,该系列网络由谷歌团队提出并发展,在VOC2012等公用语义分割数据集上,取得了较好的效果。 1.DeepLabV1 DeepLabV1[1]于2014年提出,在PASCAL VOC2012数据集上取得了分割任务第二名的成绩。该网络...
语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现 选自Medium 作者：Thalles Silva 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现，并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。
深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功,语义分割也不例外。这篇文章介绍了语义分割的 TensorFlow 实现,并讨论了一篇和通用目标的语义分割最相关的论文——DeepLab-v3。DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络,近日,谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。
FCN,全卷积神经网络,是目前做语义分割的最常用的网络. Fully convolutional networks for semantic segmentation 是2015年发表在CVPR上的一片论文,提出了全卷积神经网络的概念,差点得了当前的最佳论文,没有评上的原因好像是有人质疑,全卷积并不是一个新的概念,因为全连接层也可以看作是卷积层,只不过卷积核是原图大小...
HRNet 是一种用于人体姿态估计的优秀神经网络。之后,进一步证明了 HRNet 可以很好地处理其他许多任务,如目标检测、语义分割。由此可见, HRNet 不仅在高级语义表示方面很强,而且在低级空间细节方面也很强。如图2(a)所示,1/4分辨率从网络的开始到结束都是一致的,随着网络深度的增加,语义表示学习增加了更多的低分辨率,从...
经典语义分割模型 全卷积神经网络(FCN) FCN神经网络作为深度学习中,语义分割网络的经典之作,是必须要理解和掌握的一个网络结构,它借鉴了传统的分类网络结构,而又区别于传统的分类网络,将传统分类网络的全连接层转化为卷积层。然后通过反卷积(deconvolution)进行上采...