语义分割 FastFcn ~ JPU单元

最新推荐文章于 2022-07-28 11:33:39 发布
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FastFCN提出了一种新的JPU模块来代替扩张卷积，该方法不仅减少了计算资源的需求，还提升了模型的表现力。通过在ResNet101的后三个block中引入JPU（联合金字塔上采样），FastFCN能够在不牺牲精度的情况下降低内存消耗并提高运行效率。

 Paper:  FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation

贡献：

  • 提出JPU替代 扩张卷积
  • 计算时间和内存消耗减少3倍且有更好的表现
  • 在一些公开数据集上 start of the art

       文章以resnet101作为backbone, deeplab系列在resnet上去掉后两个block中的downsampling而采用带洞卷积以获得更大感受野的feature map，本文则使用的原始resnet(即去掉了带洞卷积，使用普通卷积)，但是对后面三个block加入了JPU单元（联合金字塔上采样 ），从而减少带洞卷积所带来的内存及计算的消耗。

31、图像语义分割、目标检测与处理技术综述
eee77的博客
10-02 44
本文综述了图像语义分割与目标检测领域的关键技术进展，涵盖DeepLab、FastFCN、SETR、Segmenter和TransUNet等主流分割模型，以及基于CNN和Vision Transformer的目标检测算法。文章详细介绍了目标检测的分类、定位、大小与形状挑战，评估指标如mAP、IoU和FPS，并列举了常用数据集如COCO和Pascal VOC。同时，系统梳理了图像处理的基本方法，包括图像变换、压缩、增强、分割与分类，并探讨了图像分析的流程与应用。特别地，针对医学图像处理，阐述了图像检测、分割、对
MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】语义分割（补充篇）(附matlab代码实现)
qq_36130719的博客
01-01 2430
语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤：原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过对每个像素进行密集的预测、推断标签来实现细粒度的推理，从而使每个像素都被标记为其封闭对象矿石区域的类别。更具体地说，语义图像分割的目标是给图像中的每个像素都贴上对应的一类所代表的内容的标签。因为我们要对图像中的每个像素进行预测，所以这个任务通常被称为密集预测。
Python-FastFCN用于语义分割的RethinkingDilatedConvolutionintheBackbone
08-11
FastFCN: 用于语义分割的Rethinking Dilated Convolution in the Backbone
图像语义分割(14)-FastFCN: 重新思考语义分割模型主干网络中的扩张卷积
kevin_zhao_zl的博客
04-09 7330
时下的语义分割模型通常在主干网络中使用扩展卷积来获得高分辨率的特征图，但是这样做会增加计算复杂度和内存占用。该论文提出了一种新型的联合上采样模块JPU(Joint Pyramid Upsampling)以取代扩张卷积，该方法有效降低了计算复杂度和内存占用，能够在多种已有模型中应用，并且不损失甚至会对最终精度有一定的提升。
FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation
w_xiaomu的博客
07-14 1150
简介： Introduction 结构 总体结构图 实验 总结：
深度学习(9):FastFCN论文翻译与学习
biter0088的博客
03-24 4658
FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic FastFCN:重新思考膨胀卷积在语义分割主干网络中的作用 注：部分插图近几天补上，赶其他ddl去了 摘要： 当前的语义分割方式通常会在主干网络中使用空洞卷积（dilated convolutions ，扩张卷积）以提取高分辨率的特征图像，但这会带来严重的计算复杂度和内存占用。我们提出了一个名为JPU的新奇的联合上采样模块，通过从多...
[论文笔记] (CVPR2019) FastFCN:Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation
Holeung blog
08-15 1126
计算机视觉-语义分割论文总结
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文章目录FCN 2015创新点CNN VS FCNLoss Function网络结构缺点SegNet 2016DetailAdvantage结构CCNet 2018Why优点结构CA模块原理Affinity操作对D进行softmax操作Aggregation 操作RCCA ? 本文按照计算机视觉领域语义分割的相关论文的时间顺序排列，如果没有你想看的，直接关掉就好了 语义分割的两大核心问题：What...
语义分割论文：FastFCN:Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation(arxiv2019)
mingo_敏
04-08 4626
FastFCN: FastFCN:Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation (arxiv2019) https://arxiv.org/pdf/1903.11816.pdf [PyTorch]: https://github.com/wuhuikai/FastFCN 特点： 1) 2) 3) 4...
语义分割模型综述
最新发布
04-01
另一种值得注意的方法是FastFCN，该方法重新思考了骨干网中膨胀卷积的作用，并提出了JPU（Joint Pyramid Upsampling）模块以提高效率和准确性[^2]。这种方法不仅保持了高分辨率特征图的优势，还显著减少了计算成本。...
FastFCN-master_FastFCN：_fast-rcnn_wet2cf_源码
10-04
python环境下的fcn模型，可供大家下载使用
深度学习(五)：FastFCN代码运行、测试与预测
biter0088的博客
03-15 3491
0 前言 全称：FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation----沈阳自动化所团队 论文：https://arxiv.org/abs/1903.11816 github：https://github.com/wuhuikai/FastFCN 本机：RTX3070、cuda-11.0、torch-1.7.1+cu110 ...
我对FastFCN的理解
m0_58770526的博客
07-28 1009
时下的语义分割模型通常在主干网络中使用扩张卷积来获得高分辨率的特征图，但是这样做会增加计算复杂度和内存占用。该论文提出了一种新型的联合上采样模块JPU(JointPyramidUpsampling)以取代扩张卷积，该方法有效降低了计算复杂度和内存占用，能够在多种已有模型中应用，并且不损失甚至会对最终精度有一定的提升。......
Delve into FastFCN:Rethinking Dilated Convolution in the backbone for Semantic Segmentation
xd1723138323的博客
11-28 801
1. What is the contribution of this paper? This paper proposed joint unsampling module named Joint Pyramid Upsampling(JPU) by formulating the task of extracting high-resolution feature maps into a jo...
【语义分割】对开源FastFCN的改动：FastFCN-Resnest-Xception
tjj1998的博客
11-20 378
这篇文章主要是推广一下自己修改的FastFCN，为原文添加了一点backbone，方便有需要的研究者进行研究和学习~ 主要特点： 添加了Resnest和Xception65模型，Xception65没有预训练模型； 使用方法与原文相同，即在原文的–backbone [resnet50|resnet101]中，添加了–backbone [resnet50|resnet101|resnest50|resnest101|resnest200|resnest269|xception65]，经测试可以正常运行、训练
深度学习目标检测模型发展过程：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN R-FCN
qq_16540387的博客
12-25 1253
一 R-CNN 模型如果要拟人化比喻，那 R-CNN 肯定是 Faster R-CNN 的祖父了。换句话说，R-CNN 是一切的开端。R-CNN，或称 Region-based Convolutional Neural Network，其工作步骤如下：1.借助一个可以生成约 2000 个 region proposal 的「选择性搜索」（Selective Search）算法，R-CNN 可以对输入
语义分割之FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation
画心
05-08 3328
FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation 文章目录FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation相关工作DUpsample主要工作Joint Pyramid Up...
语义分割-深度学习算法总结（从FCN到....目前）
weixin_44474718的博客
07-07 5486
按时间顺序总结paper，看语义分割的结构是如何演变的。分别有FCN 、SegNet 、Dilated Convolutions 、DeepLab (v1 & v2) 、RefineNet 、PSPNet 、Large Kernel Matters 、DeepLab v3 … FCN ...
[深度学习从入门到女装]FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation
炼丹师
03-30 1274
论文地址：FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation 这是一篇对于FCN进行改进从而进行语义分割的论文 上图展示了目前的几种分割方法，DilatedFCN就是在原本FCN的基础上，去掉了最后两层的pooling，改为使用dila conv来保持图像尺寸不变，和原来一...
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