语义分割网络之PSPnet

最新推荐文章于 2025-05-02 12:51:21 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 语义分割 PSPnet FCN Mask RCNN Pyramid Scene Parsin
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/78536191
本文介绍PSPnet，一种解决基于FCN全卷积网络在语义分割中遇到的问题的方法。该网络利用金字塔模型提取多尺度信息，实现State-of-the-art的分割效果。关键点包括多尺度Pooling和额外深度监督Loss。文章提供了Caffe代码链接，详细指导了数据训练过程，包括数据标注工具和训练模型的准备，以及训练后的测试结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一.提出背景

       基于FCN全卷积网络的分割面临诸多问题，这篇文章从多尺度入手，提出了金字塔模型来提取多尺度的信息，达到了 State-of-the-art 的结果

       论文：PSPnet：Pyramid Scene Parsing Network 【点击下载】

       Caffe代码：【Github】


二.算法框架

       算法细节比较多，这里我主要强调以下几个关键点：

       1）通过多尺度 Pooling 的方式得到不同 Scale 的 Feature，Concat 得到判别的多尺度特征；

     

       2）加入额外的深度监督 Loss

        

三.数据训练

1）下载

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07-02 1126
随着计算机视觉技术的进步，图像识别的应用范围越来越广泛。在许多实际场景中，除了简单的物体分类外，对图像的精确理解往往需要更深层次的分析能力。其中，语义分割作为计算机视觉研究的一个重要分支，旨在从图像中准确地标注出每个像素对应的类别或属性，是实现更高层次智能应用的关键之一。PSPNet主要目标是在输入的图像上进行逐像素的语义分割，将每像素分配到特定的类。预训练：通常使用已经训练好的深度学习模型（如ResNet）作为基线。金字塔池化：通过四种不同分辨率的池化层收集多尺度特征。特征融合。
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TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于研究和生产环境。它支持多种语言，以Python最为流行。TensorFlow提供了丰富的API来构建和训练各种复杂的模型，包括PSPNet。在某些情况下，标准操作库中可能没有我们需要的功能，这时我们可以编写自定义层或操作。例如，我们可以创建一个自定义的金字塔池化层：# 其他操作的初始化...# 实现金字塔池化的逻辑...passPSPNet通过引入金字塔池化模块，有效改善了网络在处理不同尺度上下文信息的能力。
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首先声明，文末彩蛋，不是笔者提问的1 一句话总结作者认为现有模型由于没有引入足够的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出现错误的情景，于是，提出了使用global-scence-level的信息的pspnet，另外本文提出了引入辅助loss的ResNet优化方法。2 网络结构本文提出的网络结构简单来说就是将DeepLab（不完全一样）aspp之前的feature map pooling了四种
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PSPNet在分割中取得了非常不错的效果。 文章地址：PSPNetRelated work在神经网络的驱动下，像场景解析和语义分割这种像素级的预测都取得了很好的效果。像素级的预测主要分为两个主线：1、multi-scale feature ensembling 多尺度特征融合。因为在深度神经网络中，higher-layer包含更多的语义信息，较少的位置信息。多个尺度的特征融合有助于提高模型的效果。
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1. 出处 2017 CVPR 2. 核心思想 整体结构： 通过金字塔池化模块将全局上下文信息和PSPNet结合在一起 全局先验表示，对于场景解析任务是有效的 PSPNet为像素级预测提供了更优秀的框架 3. 问题 已有的语义分割方法（按这篇文章来说的话，叫做场景解析，scene parsing），无法解决以下问题：FCN把船错分成了汽车，这是由于一些物体有相似的外观。但如果基于先验context来看这张图片的话，就能进行正确预测。 当前基于FCN的模型最大的问题在于缺乏合适的策略来利用全局场景类别信息
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hawk2014bj的博客
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