DeepLab v3

论文地址：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

1、相比于DeepLab v2，有一点改进就是，在v2的时候，dilaconv只是用在最后一层也就是pool5层，然后通过不同的rate进行尺寸的融合，而在v3中，dilaconv在图像缩小16倍的时候，之后全部都使用了dilaconv，用来捕捉感受野而不降低分辨率

如上图所示，（a）为正常的ResNet，（b）为v3中提出来的使用dilaconv的方式

2、ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）中加入了BN（batch normalization），并且使用了image-level future

并且特征图进行1*1卷积，三个3*3卷积（rate=6、12、18），在经过一个global average pooling（image level future），然后把这五个特征图concat一起，在使用1*1卷积降低纬度得到特征图

DeepLab v3+

论文地址：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation

相较于v3的改进：

1、使用了encoder和decoder模型，encode还是使用之前v3的结构，然后在此基础上又加入了decode

文中提到了使用output stride来表示最终输出特征图和输入图像尺寸之间的倍数关系，如最终特征图缩小了32倍，则output stide=32

encoder：也就是DeepLab v3的结构中，可以通过调整最后几层atrous conv的参数来调整output stide，v3中在ASPP中还加入了image-level future（也就是用global average pooling得到的1*1特征图）

decoder：如下图（c）所示，也就是在根据最后的output stide进行4倍双线性插值，然后在找到encoder中相同尺寸中特征图层中最后的输出进行concate（在concate之前会用1*1卷积调整到合适的通道数），然后再通过3*3卷积调整特征图，再通过4倍上采样得到最后的score map

文中还提到了output stide=16的时候，是速度和准确率最均衡的一种，output stide=8的时候会使分割的边界效果更好但是会增加计算量

上图中（a）就是DeepLab v3的结构，（b）是传统encoder-decoder，（c）是本文提出的使用atrous conv的encoder-decoder结构

2、使用了Xception中的Depthwise separable convolution（深层可分离卷积）

3、融合了Depthwise separable convolution和atrous convolution得到atrous separable convolution

如上图所示，（a）为Xception中的Depthwise conv，（c）就是本文提出的融合了Depthwise separable convolution和atrous convolution得到atrous separable convolution

4、对Aligned Xception进行了改进

所有的maxpooling替换成了depthwise separable convolution以便于在任意的分辨率上使用atrous separable convolution提取特征

在每个3*3depthwise convolution后边都加上了BN（batch normalization）和ReLU激活函数

[深度学习从入门到女装]DeepLab v3相关推荐

[深度学习从入门到女装]V-Net
论文地址:V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation V-Net相当于对于 ...
[深度学习从入门到女装]keras实战-Unet3d（BRAST2015）
本文采用Unet3d进行BRAST2015数据集的分割 BRAST2015读取 BRAST2015数据集为脑部肿瘤分割的,数据集分为两类,一类为HGG(高分级胶质瘤),另一类为LGG(低分级胶质瘤) ...
[深度学习从入门到女装]DSFD: Dual Shot Face Detector
论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.10220v2 Dual Shot Face Detector 这是一篇CVPR19来自腾讯的论文,本文是在SSD的基础上,加入了Fea ...
《Keras深度学习：入门、实战与进阶》之印第安人糖尿病诊断
本文摘自<Keras深度学习:入门.实战与进阶>. 1.数据理解本节使用Pima Indians糖尿病发病情况数据集.该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所.数据集的目标是基于 ...
150页书籍《PyTorch 深度学习快速入门指南》附PDF电子版
为什么说是极简教程,首先本书只涵盖了150页.内容比较精简,特别适合作为 PyTorch 深度学习的入门书籍.为什么这么说呢?因为很多时候,一份厚重的书籍往往会削弱我们学习的积极性,在学习一门新的语言 ...
深度学习动手入门：GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目
原文:http://www.techweb.com.cn/news/2017-07-31/2566452.shtml 深度学习动手入门:GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目 2017. ...
深度学习---从入门到放弃（九）RNN入门
深度学习-从入门到放弃(九)RNN入门 1.RNN简介 RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络.回想一下我们之前说到过的CNN,它可以通过在空间上共 ...
深度学习---从入门到放弃(一)pytorch基础
深度学习-从入门到放弃(一)pytorch Tensor 类似于numpy的array,pandas的dataframe:在pytorch里的数据结构是tensor,即张量 tensor简单操作 1. ...
【机器学习】机器学习和深度学习概念入门
机器学习和深度学习概念入门(上) 作者:谭东来源:机器学习算法与自然语言处理目录 1 人工智能.机器学习.深度学习三者关系 2 什么是人工智能 3 什么是机器学习 4 机器学习之 ...

[深度学习从入门到女装]DeepLab v3

DeepLab v3

DeepLab v3+

[深度学习从入门到女装]DeepLab v3相关推荐

最新文章

热门文章