DeepLab v3最先进的图形分割网络学习

原创 已于 2022-08-18 22:25:25 修改 · 907 阅读 · 1 ·
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#学习 #计算机视觉 #人工智能

于 2022-08-18 22:21:39 首次发布
本文详细解析DeepLab从v1到v3+的发展历程，包括Atrous卷积的革新、空洞空间金字塔池(ASPP)的引入和CRF的去除。通过实例展示，揭示每个版本在计算机视觉中提升图形分割效果的关键技术.

导言：Deeplab家族自兴起以来，一直走在计算机视觉领域中图像分割问题的前端。从DeepLabv1->DeepLabv2->DeepLabv3->DeepLabv3+,一直在不断发展中。下面我将从每一个网络的创新之处开始讲解每次升级后的优越性，并以DeepLabv3+为例，讲解图形分割网络的流程。（图像均来自网络，该记录帖学习用）

1.DeepLabv1的真正创新：

Atrous卷积--空洞卷积；完全连接条件随机场(CRF)的模块进一步完善分割蒙版

如图，前一个是传统卷积，后一个是我们的空洞卷积，卷积参数仍然是9个，但是感受野的范围扩大成5*5。

空洞卷积的好处：

1.图形分割任务中需要较大感受野更好完成任务。

2.通过设置dilation rate参数来完成空洞卷积，并没有额外计算

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