Deeplab -v1笔记

最新推荐文章于 2023-07-27 20:00:04 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 深度学习 pytorch 神经网络
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（本文仅供个人学习所用）
Deeplab-v1
DeepLab是结合了DCNNs的识别能力和全连接的CRF的细粒度定位精度。使用空洞卷积，最后用双线性插值恢复到原状，然后用全连接CRF得到最终分割结果。如图：
在这里插入图片描述

1.Backbone为Vgg16
（但是现在都是用ResNet）

① VGG网络：
在这里插入图片描述

（其中conv3表示3x3的卷积）
常用的为D和E，即VGG16和VGG19.
VGG16的结构为：
在这里插入图片描述

其中卷积核均为3x3的，最大池化均为2x2的。
连续使用小卷积核来替代大卷积核，可以减少参数，并增多了非线性映射。
②deeplab v1对VGG16的改造

  • 将最后的全连接层改为卷积层，变成全卷积的形式。

  • 改变了卷积核的大小，以及部分池化的步长

  • 使用了空洞卷积

  • 最后使用插值法进行上采样。

在这里插入图片描述

2.空洞卷积 atrous convolution

在这里插入图片描述

空洞卷积可以在增大感受野的同时保持图像分辨率不变，如图：

在这里插入图片描述

改变dilation rate，就可以改变感受野，从而获得多尺度信息。与此同时，并没有产生因为下采样造成的信息损失。

3.deeplab = 优化后的CNN+CRF模型，CNN输出粗糙的分割结果，全连接CRF精化分割结果

看不懂条件随机场

参考：吃透空洞卷积

DeepLab V1 ---- 学习笔记
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一、待解决的问题 重复池化和下采样导致分辨率大幅下降，位置信息丢失严重 空间不变性导致细节信息丢失 二、创新点 DCNN结合CRF，提高分割图像的精度 空洞卷积 多尺度、多层次信息融合 三、具体细节： 1.空洞卷积 空洞卷积，dilate rate，在同样卷积核大小的情况下，通过增加input stride来增加卷积核的感受野。 空洞卷积参数的d，则（d-1）表示尺寸为k的卷积核每两个元素之间塞入的空格数），空洞卷积的卷积核大小为：k+(k−1)∗(d−1)k+(k-1)*(d-1)k+(k−1)
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