语义分割-SegNet

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#深度学习 #卷积神经网络

SegNet是一种深度卷积神经网络，用于图像语义分割。它采用VGG 16作为编码器，并利用maxpooling索引进行上采样，形成对称的编码-解码结构。SegNet的亮点在于没有全连接层，减少了参数数量，易于端到端训练，且在推理速度和内存需求上有优势。实验表明，尽管在某些数据集上的性能可能不如其他模型，但其速度和效率使其成为一个实用的选择。

SegNet

论文原文

SegNet: A Deep ConvolutionalEncoder-Decoder Architecture for ImageSegmentation

0. 简介

  SegNet与DeconvNet在结构上非常相似，也都使用了maxpooling的索引来进行上采样，两者主要区别在于：

  • SegNet去掉了FC层，而DeconvNet没有；
  • SegNet在decoder中使用了卷积，而DeconvNet使用了反卷积；

  去掉了FC层，使得SegNet的参数量更小，也更容易实现端到端的训练，同时训练速度和推理速度都很快。
  同时SegNet实现了几乎完全对称encoder-decoder结构。

1. 网络架构

在这里插入图片描述
  和DeconvNet相同，SegNet的encoder部分基于VGG 16，但是没有卷积层，在进行maxpooling时，同时保存pooling的索引，以便decoder进行上采样使用。
  SegNet的decoder部分根据encoder的pooling的索引，来进行上采样；同时不同于DeconvNet使用反卷积，SegNet使用了卷积操作。
  SegNet的encoder，decoder几乎完全对称，decoder最后接了一层softmax层来进行预测分数。

2. 上采样

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