深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

Deeplab v3+是Deeplab系列最后一个网络结构,也是基于空洞卷积和多尺度系列模型的集大成者。相较于Deeplab v3,v3+版本参考了UNet系列网络,对基于空洞卷积的Deeplab网络引入了编解码结构,一定程度上来讲,Deeplab v3+是编解码和多尺度这两大系列网络的一个大融合,在很长一段时间内代表了自然图像语义分割的SOTA水平的分割模型。提出Deeplab v3+的论文为Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation,至今仍然是最常用的一个语义分割网络模型。

对于语义分割问题,尽管各种网络模型很多,但Deeplab v3+的作者们认为迄今为止仅有两大主流设计:一个是以UNet为代表的编解码结构,另一个就是以Deeplab为代表的ASPP和多尺度设计,前者以获取图像中目标对象细致的图像边界见长,后者则更擅长捕捉图像中丰富的上下文多尺度信息。鉴于此,Deeplab v3+将编解码结构引入到v3网络中,Deeplab v3直接作为编码器,然后再加入解码器设计,这样就构成了一个SPP(空间金字塔池化)+Atrous Conv(空洞卷积)+Encoder-Decoder(编解码)包含众多丰富元素的组合结构。这三种结构如下图所示。

深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

完整的Deeplab v3+网络结构如下图所示。可以看到,输入图像先进入有深度空洞卷积构成的编码器部分中,由并行的ASPP模块构建并且融入图像级的池化特征,然后再进行合并并通过1*1卷积降低通道数后得到编码器的输出,编码器部分没有做特别的改动,直接使用了Deeplab v3的结构作为编码器,旨在提取图像的多尺度上下文信息。解码器部分则是做了一些特别的设计,编码器输出先经过4倍双线性插值上采样,同时也从编码器部分链接浅层的图像特征到解码器部分,并经1*1卷积降维后与4倍上采样的输出进行拼接,最后经过一个3*3卷积后再经过一次4倍上采样后得到最终的分割输出结果。

深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

另外,Deeplab v3+除了延用之前的ResNet系列作为backbone之外,也尝试了以轻量级著称的Xception网络,具体做法就是将深度可分离卷积(Depth separable convolution)引入到空洞卷积中,能够极大的减少计算量,虽然有一定的精度损失,但在追求速度性能上不失为一种非常好的选择。下面简单介绍一下深度可分离卷积。

从维度的角度看,卷积核可以看成是一个空间维(宽和高)和通道维的组合,而卷积操作则可以视为空间相关性和通道相关性的联合映射。从Inception的1*1卷积来看,卷积中的空间相关性和通道相关性是可以解耦的,将它们分开进行映射,可能会达到更好的效果。

深度可分离卷积是在1*1卷积基础上的一种创新。主要包括两个部分:深度卷积和1*1卷积。深度卷积的目的在于对输入的每一个通道都单独使用一个卷积核对其进行卷积,也就是通道分离后再组合。1*1卷积的目的则在于加强深度。下面以一个例子来看一下深度可分离卷积:假设我们用128个3*3*3的滤波器对一个7*7*3的输入进行卷积,可得到5*5*128的输出,其计算量为5*5*128*3*3*3=86400,如下图所示。

深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

然后我们看如何使用深度可分离卷积来实现同样的结果。深度可分离卷积的第一步是深度卷积。这里的深度卷积,就是分别用3个3*3*1的滤波器对输入的3个通道分别做卷积,也就是说要做3次卷积,每次卷积都有一个5*5*1的输出,组合在一起便是5*5*3的输出。现在为了拓展深度达到128,我们需要执行深度可分离卷积的第二步:1*1卷积。现在我们用128个1*1*3的滤波器对5*5*3进行卷积,就可以得到5*5*128的输出。完整过程如下图所示。

深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

看一下深度可分离卷积的计算量如何。第一步深度卷积的计算量:5*5*1*3*3*1*3=675。第二步11卷积的计算量:5*5*128*1*1*3=9600,合计计算量为10275次。可见,相同的卷积计算输出,深度可分离卷积要比常规卷积节省12倍的计算成本。典型的应用深度可分离卷积的网络模型包括Xception和MobileNet等。本质上而言,Xception就是应用了深度可分离卷积的Inception网络。

Deeplab v3+在PASCAL VOC和Cityscapes等公开数据集上均取得了SOTA的结果,即使在深度学习语义分割发展日新月异发展的今天,Deeplab v3+仍然不失为一个非常好的语义分割解决方案。

关于Deeplab系列各版本的技术要点总结如下表所示。

深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+

往期精彩:

 深度学习论文精读[12]:Deeplab v3

 深度学习论文精读[11]:Deeplab v2

 深度学习论文精读[10]:Deeplab v1

 深度学习论文精读[9]:PSPNet

 深度学习论文精读[8]:ParseNet

 深度学习论文精读[7]:nnUNet

 深度学习论文精读[6]:UNet++

 深度学习论文精读[5]:Attention UNet

 深度学习论文精读[4]:RefineNet

 深度学习论文精读[3]:SegNet

 深度学习论文精读[2]:UNet网络

 深度学习论文精读[1]:FCN全卷积网络文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-484275.html

到了这里,关于深度学习论文精读[13]:Deeplab v3+的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【论文阅读】DeepLab:语义图像分割与深度卷积网络,自然卷积,和完全连接的crf

    DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 深度学习解决了语义图像分割的任务 做出了三个主要贡献,这些贡献在实验中被证明具有实质性的实际价值   强调卷积与上采样滤波器,或“空洞卷积”,作为一个强大的工具在密集预测任

    2024年03月11日
    浏览(69)
  • 我对DeepLab V3的理解(基于V1和V2)

    一、概述 1.前言 1.1 DeepLab v1 创新点: 空洞卷积(Atrous Conv); 解决编码过程中信号不断被下采样,细节丢失的问题 全连接条件随机场(Fully-connected Conditional Random Field)。 由于conv层提取的特征具有平移不变性,这就限制了定位精度。因此引入全连接CRF来提高模型捕获结构信息

    2024年02月11日
    浏览(27)
  • 【论文阅读】视频理解系列论文精读

    视频理解论文串讲(上)【论文精读】 我们研究了多种扩展CNN在时域上的连接性的方法,以利用局部的时空信息,并建议采用多分辨率、凹陷的架构作为加速训练的一种有希望的方式。 在图像领域积极成果的鼓舞下,我们研究了CNN在大规模视频分类中的表现,在这种情况下

    2023年04月09日
    浏览(38)
  • 深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

    DW与PW计算量 普通卷积计算量 计算量对比 因此理论上普通卷积是DW+PW卷积的8到9倍 Residual blok与Inverted residual block对比: Residual blok :先采用1 x 1的卷积核来对特征矩阵进行压缩,减少输入特征矩阵的channel,再通过3 x 3的卷积核进行特征处理,再采用1 x 1的卷积核来扩充channel维

    2024年02月01日
    浏览(42)
  • YOLO系列论文精读

    基本思想: 采用预定义候选区,粗略覆盖图片整个区域,找到粗略候选区,再使用RCNN的边框回归调整到更接近真实的bounding box(one-stage) 基本结构: 【卷积+池化】+【dense+dense】,最后一层输出激活函数使用线性函数(预测bounding box需要数值型) YOLO与RCNN: RCNN需要两步:分

    2024年02月04日
    浏览(34)
  • 图像处理之《用于统一源跟踪和深度伪造检测的深度可分离水印SepMark》论文精读

    一、文章摘要 恶意的Deepfakes导致了一场关于区分真脸和伪造脸的激烈冲突。尽管已经制定了许多事后检测Deepfakes的对策,但毫无疑问,在可预见的操作之前,被动取证没有考虑对原始人脸采取任何预防措施。为了完成这个取证生态系统,我们提出了名为SepMark的主动式解决方

    2024年01月23日
    浏览(64)
  • 【Whisper】《OpenAI Whisper 精读【论文精读】》学习笔记

    Whisper在论文中表示使用单模型(single model)来完成多个语音任务(multitask),李沐教授认为 优点是设计上比较干净 ; 但是他同时也提出了两个疑问: 使用单模型会不会跑得不够快(因为保证多任务的性能需要大参数的模型) 假设同时能做五个任务,假设有一个任务做得比

    2024年02月16日
    浏览(52)
  • 李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer

    传送门: 李沐论文精读系列一: ResNet、Transformer、GAN、BERT 李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等) 李沐论文精读系列四:CLIP和改进工作串讲(LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso) 论文名称: An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Imag

    2024年01月17日
    浏览(42)
  • 深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]:FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

    【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

    2024年02月16日
    浏览(52)
  • 卷积神经网络学习—Resnet50(论文精读+pytorch代码复现)

    如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络,那一定非Resnet莫属了。 接下来我将按照:Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分,进行讲解,博主也是初学者,不足之处欢迎大家批评指正。 预备知识 :卷积网络的深度越深,提取的特征越高级,性能越好,但传统的卷积

    2024年01月19日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包