基于mobilenetV2的deeplabV3+模型-空洞卷积

最新推荐文章于 2025-12-04 20:57:47 发布
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#神经网络

博客围绕基于MobileNetV2的DeepLabV3+模型展开，提及了空洞卷积相关内容，属于信息技术领域中人工智能模型及卷积技术相关知识。

基于mobilenetV2的deeplabV3+模型

一、空洞卷积

在这里插入图片描述

DeepLabv3+改进58:更换mobilenetv2主干网络
AIcurator的博客
08-24 337
【DeepLabv3+语义分割改进方案】 本专栏提出基于MobileNetV2的DeepLabv3+改进方案，采用倒置残差结构设计，在瓶颈层间建立快捷连接。通过轻量级深度可分离卷积处理中间扩展层特征，并创新性地去除窄层非线性以保持表征能力。方案包含ASPP模块优化、多尺度特征融合及即插即用模块设计，支持MobileNetV2/Xception等多种主干网络。实验表明该模型在ImageNet分类、COCO检测和VOC分割任务中均取得优异性能，在计算量(MAdd)、延迟和参数量间实现良好平衡。代码实现包含完整的
mobilenetV3
kingrain213的专栏
06-05 1022
1）类似于v1和v2版本，采用pw-dw-pw模式，类似于resnet的残差模块shortcut模式 2）采用relu6/hardswish/hardsigmoid激活函数 3）采用_squeeze_excitation_layer(类似于SENet，attention机制，avgpool--fc(relu6)--fc(hard-sigmoid)，得到权重参数，乘到input上) 4)通过m...
mobilenetv2_deeplabv3_pytorch:尝试根据官方演示在pytorch上实现deeplab v3 +
04-30
mobilenetv2_deeplabv3_pytorch 注意：最终目的是使用deeplabv3_plus_nv2进行肖像分割！ 从，我们可以了解Deeplab v3 +的详细信息（）。 提供了四个pre_train模型。 使用Mibilenetv2作为特征exstractor根据（上运行 ），我在给予tensorflow分割演示 。 这些代码是pytorch上的mobiletv2_deeplab_v3的实现。 网络架构 在，使用功能save_graph()将tensorflow图获取到pre_train文件夹，然后运行tensorboard --logdir=pre_train pre_train在浏览器中打开tensorboard： 网络架构主要包含： mobilenetv2 ， aspp 。 mobilenetv2 deeplabv3中的mobilenetv2与原始架
DeepLabv3_MobileNetv2_PyTorch:MobileNetv2 + DeepLabv3的PyTorch实现
04-28
DeepLabv3_MobileNetv2 这是MobileNet v2网络的PyTorch实施，具有用于语义分割的DeepLab v3结构。 MobileNetv2的骨干来自纸面： DeepLabv3的段头来自纸面： 如果您对这些块有一些困惑，请参考这些文件，以获取有关诸如Atrous卷积，反向残差，深度卷积或ASPP之类的详细信息。 结果 在训练了150个纪元之后，没有进行任何进一步的调整，测试集上的第一个训练结果如下： 随时更改此仓库中的任何配置或代码：-) 如何使用？ 首先，您需要安装此实现的依赖项。 此实现是在Python 3.5下使用以下库编写的： 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.1 numpy的1.14.5 OpenCVPython的3.4.1.15 tensorflow 1.8.0（tensorboardX必需） tensorboardX 1.2 使用sudo
TensorFlow 实现语义分割：DeepLab V3 指南
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gitblog_00864的博客
12-04 692
**DeepLab V3** 是一个基于 TensorFlow 的语义分割模型实现，专注于提高在复杂场景下的分割精度。此项目由 [sthalles](https://github.com/sthalles) 开发并维护，实现了 DeepLab V3 结构，并提供针对 MobileNetV3 和 ResNet 系列骨干网络的预训练模型。这些模型已经在 COCO 数据集的一个子集（针对 Pascal
【DeeplabV3+】DeeplabV3+网络结构详解
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计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
04-11 2万+
文章目录1 常规卷积与空洞卷积的对比1.1 空洞卷积简介1.2 空洞卷积的优点2 DeeplabV3+模型简介3 DeeplabV3+网络代码4 mobilenetv2网络代码5 感谢链接 聊DeeplabV3+网络前，先看空洞卷积。 1 常规卷积与空洞卷积的对比 1.1 空洞卷积简介 空洞卷积(Dilated convolution)如下图所示，其中 r 表示两列之间的距离(r=1就是常规卷积了)。 池化可以扩大感受野，降低数据维度，减少计算量，但是会损失信息，对于语义分割来说，这造成了发展瓶颈。 空洞
【亲测免费】 深度探索语义分割：DeepLabv3_MobileNetv2 —— 强力的轻量化选择
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深度探索语义分割：DeepLabv3_MobileNetv2 —— 强力的轻量化选择 在追求高效与精度并存的深度学习领域，DeepLabv3_MobileNetv2应运而生，这是一套基于PyTorch框架实现的深度学习模型，旨在通过结合MobileNet V2的高效结构和DeepLab V3的先进语义分割头部，为移动设备和边缘计算提供强大而轻量级的解决方案。 项目介绍 DeepLabv3_Mobi...
deeplabv3 + mobilenetv2 做语义分割并封装成c++部署到移动端，linux，windows等平台(史上最详细)
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09-15 7729
写在前面 这一个半月真的太忙了，上班写代码，下班看资料，总算是把差不多功能跑通了 Deeplab模型训练并测试 Deeplab项目安装以及测试 首先为了确保版本支持，先得确认你的tensorflow的版本是1.10以上的。我的linux系统上装的是1.14的tensorflow，因为我一直用的这个版本。 克隆deeplab项目 git clone https://gitee.com/yujiahao123/models2 这是我为了速度fork的deeplab，因为tensorflow的github cl
YOLOv4-Tiny PLUS 源码、MobileNetV2-DeepLabV3源码、MobilNetV3-DBNet源码
04-06
DeepLabV3 是语义分割领域的先进模型，它利用了 atrous 卷积（也称为空洞卷积）来增加感受野，捕捉图像的全局信息。MobileNetV2-DeepLabV3 的结合意味着在保持高效计算的同时，可以精确地识别出图像中的各个区域，...
语义分割及DeeplabV3+模型
就随便写写....
11-17 1871
语义分割及DeepLabV3+网络的解析
【PyTorch 实战4：DeepLabv3+图像分割模型】10min揭秘 DeepLabv3+ 分割网络架构、工作原理以及pytorch代码实现（附代码实现！）
xiaoh_7的博客
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本文将详细介绍DeepLabv3+这一图像分割模型的基本原理、关键公式，并给出了PyTorch的实现代码
Deeplabv3+概述（语义分割，小白必看）
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关于图像分割的语义分割
DeeplabV3+（学习笔记1自用）mobilenetv2模型构成
wangjie111122的博客
03-19 2065
首先是一个block块一个block块大致就是对输入图像进行通道升维，卷积，再降维的过程，一个基本的模块，MobilenetV2就是由许多这样的模块构成。
卷积神经网络基础知识五（mobilenet）
知行合一的博客
06-30 1753
一.简单介绍 1.1 绪论 论文下载地址： MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1704.04861v1 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks https://link.zhihu.com/?targ
2.deeplabv3+的主干网络（mobilenet网络）
weixin_71719718的博客
02-23 3348
deeplabv3的论文中用了resnet网络，在这里用轻量级网络mobilenet替换resnet，下面分别是两个网络的代码。
【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V2网络解析
Danger的博客
03-25 1977
【轻量型卷积网络】MobileNet系列：MobileNet V2网络解析
Google论文解读：轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
Paper weekly
02-01 2452
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是 PaperDaily 的第 38 篇文章本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @chenhong。本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上
RegSeg重新思考空洞卷积 超越DeepLab、BiSeNetv2_副本
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基于RegSeg实现第17届全国大学生智能汽车竞赛完全模型组线上资格赛
DeepLabV3+：搭建Mobilenetv2网络
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01-30 2811
Mobilenetv2网络设计基于Mobilenetv1，它保持了其简单性，不需要任何特殊的操作，同时显著提高了其准确性，实现了移动应用的多图像分类和检测任务的最先进水平。接下来我们将使用pytorch实现它。
MobileNetV2与DeeplabV3+
02-14
### MobileNetV2与DeeplabV3+的关系 MobileNetV2 和 DeeplabV3+ 是两种不同类型的神经网络模型，但它们可以在特定情况下协同工作。具体来说，MobileNetV2 可以作为 DeeplabV3+ 的骨干网络之一被采用[^1]。 #### MobileNetV2的特点 - **轻量化设计**：MobileNetV2 使用倒残差结构（Inverted Residuals）和线性瓶颈层（Linear Bottlenecks），这使得它相比传统卷积网络更加紧凑高效。 - **低功耗运行**：由于其高效的架构设计，MobileNetV2 能够在移动设备和其他资源受限环境中实现实时处理能力。 ```python import torch.nn as nn class InvertedResidual(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, stride, expand_ratio): super(InvertedResidual, self).__init__() hidden_dim = round(inp * expand_ratio) layers = [] if expand_ratio != 1: # pw layers.append(ConvBNReLU(inp, hidden_dim, kernel_size=1)) layers.extend([ # dw ConvBNReLU(hidden_dim, hidden_dim, stride=stride, groups=hidden_dim), # pw-linear nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), ]) self.conv = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` #### DeeplabV3+的特点 - **高级语义分割功能**：DeeplabV3+ 结合了空洞空间金字塔池化 (ASPP) 技术以及解码器模块，增强了对于多尺度特征的学习能力和边界细节捕捉力。 - **灵活的骨干网选项**：除了支持 Xception 和 ResNet101 外，还兼容 MobileNetV2 这样的轻量级骨架，以便于根据不同硬件条件调整部署方案[^2]。 ```python from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_mobilenet_v2 model = deeplabv3_mobilenet_v2(pretrained=True).eval() ``` --- ### 应用场景比较 当考虑选择哪种模型应用于具体的计算机视觉任务时： - 如果目标是在嵌入式系统或移动端执行简单的图像分类任务，则应优先选用像 MobileNetV2 这样专为这些环境优化过的轻便型 CNN 架构； - 对于更复杂的语义分割问题，尤其是那些涉及精细物体边缘识别的任务，推荐使用带有适当配置的 DeeplabV3+ 模型；如果担心计算成本过高，可以选择搭配 MobileNetV2 或 GhostNet 等较为精简的基础网络来构建整体解决方案[^4]。
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