深度学习之语义分割-PSPNet

最新推荐文章于 2025-03-01 15:17:48 发布
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分类专栏： segmentation 文章标签： 深度学习
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PSPNet是基于FCN的语义分割模型，通过金字塔池化模块利用全局上下文信息，改善了类别信息的获取。实验表明，PSPNet在多种设置下表现出色，尤其在处理相似类别和小物体识别时。它采用ResNet为基础网络，结合多尺度特征融合和辅助损失网络，有效提升了分割预测的准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

In this paper, we exploit the capability of global context information by different-region-based context aggregation through out pyramid pooling module together with the proposed pyramid scene parsing network(PSPNet)

作者意识到大部分的FCN-based的模型都缺少合适的策略去利用全局场景下的类别信息[global scene category clues]

模型


这里写图片描述

  • 说明：
    • 基础网络ResNet
    • 基于FCN全卷积网络
    • 多尺度特征融合
    • 结构化预测：
      • 金字塔场景解析能够提升全局范围信息
    • 金字塔池化
      • 四种不同的尺度
        • 1x1, 2x2, 3x3, 6x6
        • 每个尺度下的filter个数为1/N【N为卷积网络最后输出的通道个数】
      • pooling操作后，接1x1卷积
      • 将不同尺度的特征上采样upsample
      • 然后把特征进行cancat，作为金字塔池化的特征输出
    • 通过卷积进行续重的分割预测
    • 辅助loss网络
      这里写图片描述
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【深度学习】语义分割-研究思路
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这里写目录标题笔记参考截至2020-5找思路方法文章核心实现 笔记参考 1.知乎回答：语义分割如何走下去 截至2020-5 找思路方法 链接：https://www.zhihu.com/question/390783647/answer/1221984335 （1）手动设计网络结构 -> NAS搜索； （2）固定感受野 -> 引入空间注意力做感受野自动调节； （3）效果提升不上去 -> 换个思路做实时分割来对比结果； （4）有监督太热门 -> 引入弱监督 （GAN, 知识蒸馏, …）
语义分割PSPNet
05-10
语义分割PSPNet，实现是基于matlab和python两个版本。
语义分割-PSPNet
weixin_43925119的博客
11-15 474
论文阅读： 《Pyramid Scene Parsing Network》原文链接 场景解析对于不受限制的开放词汇表和多样化的场景具有挑战性。在此论文中，利用金字塔池模块和金字塔场景解析网络(PSPNet)来开发基于不同区域的全球上下文信息聚合的能力。全局先验表示法能够有效地生成高质量的场景解析结果，pspnet在像素级预测上作为优越的框架。该方法在不同的数据集上实现了最先进的性能。2016年，在场景解析挑战中获第一。PSPNet在PASCAL VOC 2012和Cityscapes上的mIoU的准确性分别
【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展
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m0_74824076的博客
03-01 914
回顾近10年来经典的语义分割模型，无论是基于CNN的架构还是基于Transformer的架构，最核心的理念是“编码-解码”。直观上来讲，就是通过下采样获取特征的潜在表示，再通过上采样从抽象的底层特征表示中恢复目标的细节信息。从交通、医学、遥感、自动驾驶、智能施工管控等领域近些年发表的关于语义分割的论文来看，采用的架构大多是以上所提到的模型的变体，包括但不限于添加各种注意力机制模块、更换主流的特征提取网络backbone、CNN与transformer混合设计、多尺度特征融合。
PSPNet ：语义分割
Twilight737的博客
08-07 5581
PSPNet：语义分割 随着卷积神经网络在目标检测任务上的推进，它也开始被用于更精细的图像处理任务：语义分割和实例分割。目标检测只需要预测图像中每个对象的位置和类别，语义分割还要把每个像素都进行分类，而实例分割的任务则更难，要进一步把每个对象的不同实例都区分开。 图像语义分割（semantic segmentation），从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割。语义分割是对图像中的每一个像素进行分类，目前广泛应用于医学图像与无人驾驶等。语义在语音识别中指的是语音的意思，在图像领域，语义指的是
语义分割——PSPNet
Eva_Hua的专栏
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【语义分割】PSPNet
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pyramid scene parsing network（PSPNet）模块能够聚合不同区域的上下文信息，从而提高获取全局信息的能力，此外，作者还提出了一种深度监督损失函数的优化策略(optimization strategy with deeply supervised loss)
四个分割代码(包括unet,fpn,psp,linkenet,和用unet做回归)
04-17
Python代码,内涵五个网络,有安装教程(readme),网络权重.
【语义分割专题】语义分割相关工作--PSPNet
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10-19 676
Pyramid Scene Parsing Network 论文在结构上提供了一个pyramid pooling module，在不同层次上融合feature,达到语义和细节的融合。 PSPNet通过引入空洞卷积来修改基础的ResNet架构，，特征经过最初的池化，在整个编码器网络中以相同的分辨率处理(原始图像的1/4)，直到它到达空间池化模块。 在ResNet的中间层引入辅助损失，以优化整体学习。 在修改后的ResNet编码器顶部的空间金字塔池化聚合全局上下文。 或许可以考虑在金字塔结构那里加一个SE模块
语义分割网络之PSPnet
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
11-14 1万+
一.提出背景       基于FCN全卷积网络的分割面临诸多问题，这篇文章从多尺度入手，提出了金字塔模型来提取多尺度的信息，达到了 State-of-the-art 的结果       论文：PSPnet：Pyramid Scene Parsing Network 【点击下载】       Caffe代码：【Github】二.算法框架       算法细节比较多，这里我主要强调以下几个关键点：
6.语义分割网络-PSPNet
fengshengwei3的专栏
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一 PSPNet的网络结构 二 对网络结构的说明 三 主要内容 四 相关网络资源
说说pspnet经典语义分割那些事
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解读pspnet经典语义分割前言原论文地址github代码预备知识1.FCN2.深度可分离卷积3. mobilenetv2什么是pspnet？代码讲解主干网络金字塔池化psp模块获得预测结果loss计算 前言 今天我们来解析下pspnet代码和论文里面所提到重要部分,pspnet虽然没有deeplabv3那样强的语义效果，但是deeplabv3是在pspnet上结合了一定思想，改出来的。下面我们来看看pspnet吧。 原论文地址 https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf g
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CVPR 2017 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 论文地址：Pyramid Scene Parsing Network github地址： PSP-Net可以说是语义分割当中比较经典的一个了，不仅有着较好的多类分割精度，同时实时性也ok（backbone在resnet18时在p100上可以跑到40ms左右，不算慢，当然现在很多优秀的语义分割算法都能做的比它好），整个网络结构相对也很简单，所以目前语义分割方.
百度飞浆图像分割课程 笔记04：PSPNet 以及代码实现
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