SegNet学习笔记

最新推荐文章于 2024-06-22 16:42:35 发布
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#SegNet

本文介绍了SegNet模型，重点阐述了其基于VGG16的编码器网络和对称的解码器网络在语义分割任务中的关键作用，包括特征提取、池化索引保存和解码过程。通过实例展示了SegNet在CamVid和SUNRGB-D数据集上的优势，以及模型在速度上的优化。

SegNet学习笔记

语义分割

语义分割的目的是对图像中每一个像素点进行分类，与普通的分类任务只输出某个类别不同，语义分割任务输出是与输入图像大小相同的图像，输出图像的每个像素对应了输入图像每个像素的类别。

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图像语义分割就是机器自动分割并识别出图像中的内容，比如给出一个人骑摩托车的照片，机器判断后应当能够生成右侧图，红色标注为人，绿色是车，黑色表示背景。

网络模型

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SegNet 其核心的训练引擎包含一个Encoder网络（采用VGG16，移除全连接层 ，和FCN一样），和一个对称的Decoder网络，即编码器-解码器结构，并跟随一个用于pixel-wise的分类层

编码器

  • 在编码器处，执行卷积和最大池化。

  • VGG16 有 13 个卷积层，将原始的全连接层被替换成解码器。

  • 在每个卷积层后添加BatchNormalization层。

  • 在进行 2×2 最大池化时，会存储相应的最大池化索引（位置），用于解码器的反池化操作。

    解码网络中复用max-pooling indics的好处：

  • 改善了边界划分

  • 减少了端到端训练的参数量

  • 仅需要少量的修改而可合并到任何编码－解码形式的架构

解码器

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在解码器中主要是用到了编码器中存储的max_pooling的indicate的一些坐标，这样可以不需要通过计算就恢复出来一个尺寸更大的输入图。相对于转置卷积会减少很多的计算量。

总结

在CamVid(室外)上与传统方法相比:
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可以通过图像对比发现SegNet在很多种类上都是处于领先的正确率的水平。

在CamVid上与其他深层网络对比:
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在SUN RGB-D(场景理解)上与其他深层网络相比:在这里插入图片描述
模型时间和推断时间进行对比:
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机器学习笔记 - 基于最简单的编码器/解码器架构SegNet进行语义分割
学以致用 知行合一
10-12 1565
分割是计算机视觉的主要任务之一。 对于图像的每个像素，您必须指定类（包括背景）。 语义分割只告诉像素类，实例分割将类划分为不同的实例。 分割模型有不同的神经架构，但它们几乎所有架构都具有相同的结构。 第一部分是从输入图像中提取特征的编码器，第二部分是解码器，它将这些特征转换为具有相同高度和宽度以及一些通道数的图像，可能等于类别的数量。 最简单的编码器-解码器架构称为 SegNet。 它在编码器中使用带有卷积和池化的标准 CNN，在解码器中使用包括卷积和上采样的反卷积 CNN。
SegNet以及DeepLab系列学习笔记
KeEN_Xwh的博客
01-30 695
本专栏将从论文的角度解读一下CV方向的一些经典神经网络模型及其贡献与意义，以期加深自己的印象，后续可以随时翻看并且学习其中好的tricks。这一期接着介绍语义分割任务中的经典模型。 SegNet 论文全名为《SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation》（原文链接），是2017年的工作。 SegNet也是一个Encoder-Decoder结构，并且编码器与解码器一一对应，tricks其实就一
学习笔记-语义分割之编解码结构
qwertyuiopwxwy的博客
03-30 1820
在一次刷微信公众号的推荐时看到了一篇’关于语义分割的亿点思考‘，里面写了关于编解码架构的理解，我觉得内容对于所有的图像生成类的网络都适用，也加深了我对网络特征提取的思考。以下内容大部分都是摘自CVHub微信公众号。我只是知识的搬运工~。上述内容对编解码架构有着很好的诠释和理解。也让我想起了知乎上的一个问题“为什么UNet对医学图像分割很有效”。结合上述大佬的头脑风暴其实可以很容易得出答案。总的来说，大佬话语的精髓应该是：1. 在编码器中高效对上下文信息建模非常重要，
语义分割的解码器问题：依赖数据的解码使灵活的特征聚集成为可能
Michael to Learn
09-18 1689
语义分割的解码器问题：依赖数据的解码使灵活的特征聚集成为可能 Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation 摘要 【背景】最近的语义分割方法利用编码器-解码器结构产生了想要的像素级别的分割预测。解码器的最后一层通常是一个双线性上采样过程...
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chen1234520nnn的博客
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LEDNet:一种轻量级的用于实时语义分割的编解码器网络
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LEDNet:一种轻量级的用于实时语义分割的编解码器网络 paper: arXiv:1905.02423v3 code: https://github.com/xiaoyufenfei/LEDNet 针对在移动设备中CNN任务实时性要求，南邮提出了一种轻量级网络—LEDNet，采用非对称编码器 - 解码器架构来完成实时语义分割。 ①在编码器部分 使用ResNet作为骨干网络，并且在每个残差...
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02-03 2437
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，...
SegNet学习笔记(附Pytorch 代码)
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u-net segnet 学习笔记
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11-23 2786
先放参考链接：http://blog.youkuaiyun.com/hduxiejun/article/details/71107285 首先，u－net的网络结构： 可以看到，输入图像尺寸是大于输出图像的。 u－net一个比较“创新”做法在于：在对图像边界进行padding时，用的不是传统的补零，而是对边缘部分镜像！： u－net的拓展： 数据增强：移动最小二乘实现
图像语义分割-----SegNet学习笔记+tensorflow
qq_41576083的博客
12-12 6003
SegNet网络是一个像素级的语义分割模型，即会针对图像中的每一个像素，对每一个像素进行分类，去识别该像素属于的类别，整个网络分为4层下采样以及4层上采样，最后将一个[W, H, 3]的输入图像处理成[W, H, NUM_CLASSES]的向量，再通过softmax进行分类，转化为[W, H, 1]的张量，再对属于不同种类的像素分别涂上不同的颜色，从新变成[W, H, 3]的图像，但是其中的物体以...
论文学习笔记1
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基于Matlab GUI的SegNet仿真开发笔记
MATLAB GUI仿真与深度学习图像分割开发笔记——基于SegNet的计算机视觉系统设计与实现 本开发笔记围绕使用MATLAB图形用户界面（GUI）构建一个面向图像分割任务的深度学习仿真系统展开，重点聚焦于SegNet神经网络...
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06-21 1708
① Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation ② Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
Code-20251219.txt
最新发布
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Error loading the report template: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 2; columnNumber: 411; cvc-complex-type.3.2.2: 元素 'jasperReport' 中不允许出现属性 'uuid'。
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思科拓扑图（无配置状态）
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