Day2-LinkNet用于语义分割-论文阅读及代码理解（1）

原创 已于 2023-02-07 18:31:18 修改 · 514 阅读 · 0 ·
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#python #神经网络 #深度学习

于 2023-02-07 18:10:07 首次发布
LinkNet是一种用于语义分割的深度学习模型，其结构包括卷积模块、反卷积模块、编码器和解码器。模型通过卷积和反卷积操作结合编码与解码路径，实现图像的精细化分割。编码器由多个ConvBlock组成，每个块包含卷积、BN层和ReLU激活。解码器则通过反卷积和卷积恢复高分辨率输出。整个模型旨在高效地处理语义分割任务。

LinkNet模型用于语义分割，

整体结构所需模块：

  • 卷积模块：卷积con2+BN层+激发

  • 反卷积模块：反卷积+BN+激发

  • 解码器：4*卷积层

  • 编码器：编码器

模块代码理解：

  1. 卷积模块：

  • 初始化内容：输入channel，输出channel，kernel_size（卷积核），stride（步长），pad（填充）

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