图像分类,目标检测,语义分割的FC的区别

本文探讨了图像分类、目标检测及语义分割等深度学习任务在全连接层的不同表现形式。以VGG16为例介绍了图像分类中fc层的输出维度,并对比了Fast R-CNN在目标检测中的应用方式,最后讨论了DeepLab等模型在语义分割中的像素级分类过程。

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还有半个月就要过年啦,提前给大伙拜个年哈哈,快放假了又进入了划水的阶段啥都不太想干,但是就算是划水也不能中断思考啊,谁让咱是搞技术的呢,过去的几个月里把语义分割,目标检测和图像分类都稍微了解了一下,因为是入门阶段所以聊得东西都比较简单,这篇博客就聊一聊这几个任务在全连接层上的不同。

首先讲一下图像分类,我们都知道分类是所有深度学习任务的基础,就拿vgg16这个网络打个比方,当输入图像的crop_size是227的时候,batchsize是32,fc6层的output是4096时,那么fc6层的输出向量纬度是4906*512*7*7,512是pool5层的输出向量纬度,就是输出了512个特征图每个特征图的大小是7*7.

再讲一下目标检测,就以faster rcnn为例子,faster rcnn先检测出最优的300个目标窗口,然后fc层就将这300个目标作为300个图像再进行图像分类。

最后讲一下语义分割,比如说deeplab和FCN语义分割呢是像素级别的分割,简单说就是将每一个像素作为一个图像进行分类。

就先这样啦,再有多的理解再补充

### 关于分类、检测、分割的神经网络或深度学习模型 #### 分类模型 对于图像分类任务,卷积神经网络(CNNs)表现出卓越性能。这类模型能够自动从大量数据中学习到有效的特征表示,从而实现高精度的类别预测。典型的架构包括AlexNet, VGG, ResNet等,它们通过堆叠多卷积来捕捉不同尺度下的空间模式[^1]。 ```python import torch.nn as nn class SimpleClassifier(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleClassifier, self).__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.fc_layer = nn.Linear(64 * 54 * 54, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv_layers(x) x = x.view(-1, 64 * 54 * 54) output = self.fc_layer(x) return output ``` #### 检测模型 目标检测不仅需要定位物体的位置还要识别其所属类别。YOLO系列(如YOLOv1)、Faster R-CNN及其变体是当前最流行的目标检测框架之一。这些模型能够在单次推理过程中完成边界框回归和分类的任务,在速度与准确性之间取得了良好平衡[^3]。 ```python from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() ``` #### 分割模型 语义分割旨在为输入图片中的每一个像素分配标签;而实例分割则进一步区分同一类别的不同个体对象。U-Net结构因其编码解码的设计特别适合处理医学影像分析等问题。Mask R-CNN扩展了Faster R-CNN的功能,可以同时执行实例级别的掩膜预测以及位置估计。 ```python import segmentation_models_pytorch as smp unet_model = smp.Unet(encoder_name="resnet34", classes=num_classes) maskrcnn_model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True).eval() ```
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