SegNet-论文笔记-理解

最新推荐文章于 2025-06-07 11:57:40 发布
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分类专栏： 机器学习 论文阅读 文章标签： SegNet
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tuzixini/article/details/78760158
SegNet是一种用于像素级语义分割的深度卷积编码-解码架构。它利用VGG16的前13层作为编码器，并针对每个编码器层都有对应的解码器层。通过仅保存最大池化的索引来提高边界细节的精确度。

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论文:SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust
Semantic Pixel-Wise Labelling

翻译:http://blog.youkuaiyun.com/u014451076/article/details/70741629

理解参考:http://blog.youkuaiyun.com/fate_fjh/article/details/53467948

Demo:http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/

核心技术:
总体结构:
这里写图片描述
感觉其实和FCN思路十分相似,只是Encoder,Decoder(Upsampling)使用的技术不一致.此外SegNet的编码器部分使用的是VGG16的前13层卷积网络,每个编码器层都对应一个解码器层,最终解码器的输出被送入soft-max分类器以独立的为每个像素产生类概率.
每个编码器由数个蓝色层(卷积层,批归一化层,RELU层)以及一个Pooling层(2x2窗口,步进2,最大池化)组成,输出相当于系数为2的下采样.由于最大池化和子采样的叠加，导致边界细节损失增大，因此必须在编码特征图中在sub-sampling之前捕获和储存边界信息.为了高效，文中只储存了max-pooling indices.

突出贡献:
分割的精度略好于FCN,总体效率也比FCN略高,

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 1510
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。
【语义分割系列：二】SegNet 论文阅读翻译笔记
鹿鹿的博客
05-26 3016
2015 CVPR SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling SegNet 官方网站 Introduce SegNet 是一个encoder-decoder结构的卷积神经网络. Cambridge提出 解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割...
SegNet 论文解析
qq_43205656的博客
08-22 2731
SegNet-----论文分析（个人理解） 1. 概述： SegNet之前，语义分割的许多方法都是直接采用设计图像分类的方法去解决，虽然有时获得的结果还说得过去，但总体来说比较粗糙。其实很容易理解为什么，在图像分类的过程中，我们都是将特征图进行多次卷积与max pooling，并进行展开为全连接层，最终依赖softmax等函数进行概率的计算，在此过程中，图像经过一系列下采样早已经失去了边界信息，边界信息的丢失对于图像分类没有什么影响，但是图像分割就不一样了，它需要根据边界来细致的将某个物体分割出来。基于这个
终于把卷积神经网络算法搞懂了！！
最新发布
damoxingyy的博客
06-07 329
它通过局部感受野、权值共享和池化操作，有效提取输入数据的空间特征，大大减少了参数数量，提升了模型的表现力和计算效率，广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。
Semantic Segmentation--SegNet:A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture..论文解读
DFan的NoteBook
12-27 8289
Semantic Segmentation简介在解读论文之前，先看看Semantic Segmentation这个topic是干啥的。这里引用知乎的一个提问答案：Semantic Segmentation–知乎-周博磊 图1.image classification, object detection, semantic segmentation, instance segmentatio
引用超7000次的SegNet:Encoder-Decoder架构的端到端语义分割网络
CV计算机视觉
06-17 1174
今天和大家分享一篇语义分割领域比较有影响力的论文，这篇论文发表在了TPAMI2017上。 0.动机 在这篇文章之前，很多基于深度学习的语义分割方法，都是直接套用为图像分类设计的卷积神经网络。使用这种方法进行语义分割往往容易导致分割结果过于粗糙。 专用于图像分类的网络中存在很多max pooling操作，max pooling操作减小了feature map的尺寸，不利于得到精细的分割结果。 作者提出了端到端的SegNet算法，解决从深层小尺寸feature map到大分辨率分割结果的映射问题，提高了语义分
SegNet 论文阅读
I good vegetable a!
07-10 2825
论文原文 https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7803544 摘要 \quad本文提出了一种用于像素级语义分割的深度全卷积神经网络结构SegNet。该网络包含一个编码网络和一个解码网络。其中编码网络使用了VGG16中的13层卷积。解码器的作用主要是将低分辨率的特征图还原到完整的输入分辨率上，从而用于像素级的分类任...
[论文笔记]浅析SegNet道路场景语义分割
专注“目标检测”领域技术分享
10-07 2030
SegNet的和核心是（1）在decoder里面用Unpooling替代deconv上采样，（2）不使用encoder特征图融合进decoder 优势 （1）improves boundary delineation(画出轮廓)，边界划分更加清晰了 （2）节省参数。数量it reduces the number of parameters enabling end-to-end training（3）这种上采样的方式仅仅需要很少的修改就可以被合并进任何一种encoder-decoder架构里面去
论文笔记：图像分割——SegNet & DeconvNet
liuzeyao_Newton的博客
06-21 1632
① Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation ② Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
SegNet & DeconvNet——论文阅读
qq_55009448的博客
10-28 1110
此前的语义分割方法主要基于全卷积网络 (Fully Convolutional Networks, FCN)，这种方法通过卷积层逐渐下采样并生成粗略的标签映射，随后用双线性插值或条件随机场 (CRF) 进行细化。DeconvNet 引入了逆卷积网络 (Deconvolution Network)，旨在解决上述问题，以实现更加精细的语义分割效果。
Segnet论文阅读笔记：代码与细节理解
Double_thinker的博客
01-23 688
结合pytorch代码，深入理解segnet网络结构
图像语义分割网络：SegNet
09-28
发表SegNet网络的论文为：Badrinarayanan V, Kendall A, Cipolla R.SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for SceneSegmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & MachineIntelligence, 2017, PP(99):1-1。 来源于美国加州大学伯克利分校的这项工作为语义分割引入了端到端的全卷积网络，在构建的网络结构中，重新利用ImageNet的预训练网络用于语义分割，并使用了反卷积层进行上采样并且引入跳跃连接来改善上采样粗糙的像素定位。
Segnet网络结构
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12-06
SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation
SegNet论文笔记
xiaohu的博客
07-13 1112
论文英文原文
深度学习论文精读[3]：SegNet
weixin_37737254的博客
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在场景理解（Scene understanding）和自动驾驶（Autonomous driving）等应用领域，仅关注分割精度并不能满足应用需要，更应该关注模型推理速度和内存占用等性能。在编解码分割框架上，不同的方法在编码器上一般都是大同小异，但在上采样解码器上各有不同。来自剑桥的研究团队认为，在内存不受限和实时性要求不高的情况下，UNet将编码器中的特征图全部连接到解...
【SegNet】 A Deep Convolutional Encoder-Decoder Achitecture for Image Segmentation
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PAMI2017(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence) 这篇论文的内容有点多，所以就跟着论文的节奏来写这篇博客了。 文章目录概述IntroductionLiterature reviewArchitectureOneTwoThreeTraining 根据论文的abstract来看，可以先总结如下： 概述 ...
[论文笔记]SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation
恰同学少年的博客
12-25 4517
论文链接：SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation caffe代码：https://github.com/TimoSaemann/caffe-segnet-cudnn5 工程主页：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/ 本篇论文使用了
SegNet-PyTorch深度学习模型实现与应用
为了更好地理解SegNet-PyTorch项目，我们可以从以下几个方面进行深入探讨： 1. **SegNet网络架构：** SegNet 的核心是一个全卷积网络（FCN），它通过编码器（encoder）和解码器（decoder）结构对图像进行分割。...
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