语义分割网络系列3——DeepLab

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DeepLab模型通过结合深度卷积神经网络(DCNNs)和概率图模型(DenseCRFs)，解决了语义分割的精度问题。其特点包括使用空洞卷积扩大感受野，保留更多空间信息，以及应用CRF进行精确的像素级定位。空洞卷积避免了池化导致的信息损失，而CRF则用于优化边缘细节。DeepLab系列在语义分割任务中表现出色，综合考虑了局部和全局信息。

DeepLab

1 介绍

相比于传统的视觉算法(SIFT或HOG)，Deep-CNN以其end-to-end方式获得了很好的效果。这样的成功部分可以归功于Deep-CNN对图像转换的平移不变性(invariance)，这根本是源于重复的池化和下采样组合层。平移不变性增强了对数据分层抽象的能力，但同时可能会阻碍低级(low-level)视觉任务,例如姿态估计、语义分割等，在这些任务中我们倾向于精确的定位而不是抽象的空间关系。

DeepLab是结合了深度卷积神经网络(DCNNs)和概率图模型(DenseCRFs)的方法。

1.1 背景

在这里插入图片描述
在实验中发现DCNNs做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是DCNNs的高级特征的平移不变性(即高层次特征映射)。

1.2 Deeplab V1介绍

DeepLab是结合了深度卷积神经网络(DCNNs)和概率图模型(DenseCRFs)的方法。

与其他先进模型的主要区别在于DenseCRFs和DCNN的结合。是将每个像素视为CRF节点，利用远程依赖关系，并使用CRF推理直接优化DCNN的损失函数。拓展：Koltun(2011)的工作表明完全连接的CRF在语义分割下非常有效。

在这里插入图片描述

1.3 结构

最低0.47元/天 解锁文章
概述DeepLab系列（deeplab v1, deeplab v2, deeplab v3, deeplab v3+）
ZSH12345678900的博客
08-21 5368
前言：图像分割是指像素级别的图像识别，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。 语义分割更注重类别之间的区分，而实例分割更注重个体之间的区别。 DeepLab是由Google团队提出的一系列图像分割算法。 DeepLab v1 （2014年） Paper (ICLR 2015) Code 创新点： 空洞卷积（Atrous Conv）; <解决编码过程中信号不断被下采样，细节丢失的问题> 全连接条件随机场（Fully-connected Conditional Random Field）。
论文阅读：DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution,and......
漩涡小林的博客
03-02 1654
文章目录1 摘要2 亮点2.1 空洞卷积2.2 空洞空间金字塔池化（ASPP）2.3 条件随机场（CRF）3 效果4 结论5 参考文献 1 摘要 本文提出了一种用于语义分割的DeepLab系统，主要有三大贡献：① 使用“空洞卷积”代替传统的普通卷积；② 提出空洞空间金字塔池化（ASPP）有效地解决图像多尺度问题；③ 使用条件随机场（CRF）对特征图进行后处理，解决了图像边界定位，分割不准确地问题。...
什么是 DeepLab 模型
最新发布
彬彬侠的博客
10-21 990
DeepLab是由Google Research开发的语义分割模型系列，采用深度卷积神经网络实现像素级图像分割。其核心创新包括空洞卷积技术和多尺度特征融合（ASPP模块），有效解决了传统分割模型边界模糊和上下文捕捉不足的问题。自2015年首次提出以来，DeepLab系列经历了多次迭代，最新版本DeepLabv3+通过引入解码器模块进一步提升了分割精度。该模型在PASCAL VOC、Cityscapes等数据集上表现优异，广泛应用于自动驾驶、医疗影像等领域。虽然计算量较大，但DeepLab凭借其高精度和多尺度
一文理解DeepLab V1到DeepLab V3+（超系统、超详细）
qq_23022733的博客
04-16 8852
文章目录预备知识空洞卷积：1、DeepLab V11.1 基于VGG模型1.2 总体架构1.2.1 Fully Connected CRF（条件随机场）1.3 DeepLab V1的思考 预备知识 空洞卷积： 参考我之前写的博客： 优快云链接 空洞卷积详解 1、DeepLab V1 其他图像分割模型如FCN和U-Net都使用了反卷积和pooling保持分别率不变，而只使用空洞卷积就可以实现反卷积和pooling的效果，而且空洞卷积还具有可学习的优点。 1.1 基于VGG模型 1、以VGG模型为基础，因为
【DeepLab v1 2016】SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CON- VOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS
我的博客
10-09 660
深度卷积神经网络（DCNN）最近在高水平的视觉任务中表现出最先进的性能，如图像分类和物体检测。这项工作汇集了来自DCNN和概率图形模型的方法，以解决像素级分类（也称为 "语义图像分割"）的任务。我们表明，DCNN最后一层的反应对于准确的物体分割来说是不够本地化的。这是由于使DCNN适合于高水平任务的不变性属性所造成的。我们通过将最后一层DCNN的反应与全连接的条件随机场（CRF）结合起来，克服了深度网络的这种不良的定位特性。从质量上看，我们的 "DeepLab "系统能够以超越以往方法的准确度来定位片段边界
计算机视觉论文阅读一：谷歌SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS
乱七八糟的笔记
04-10 706
首先，文章原址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf 这篇文章是在DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs的前版本，deeplab很多思想都是本篇文章的扩写，毕竟同一群人的后续工作。本...
SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS
而濡木染
02-25 953
使用深度卷积网络和全连接的CRFs进行语义图像的分割 CRF-条件随机场Liang-Chieh Chen 加州大学洛杉矶分校 摘要 深度卷积神经网络（DCNNs）最近已经在高水平的视觉任务中展示出了最先进的表现，例如图像分类和目标检测。这项工作汇集了来自DCNNs和概率图模型的方法，为了解决像素级分类的任务（也叫作语义级图像分割）。我们展示了深度卷积网络（DCNNs）的最后一层不足够能定...
应用于图像语义分割的神经网络——从SegNet到U-Net.pdf
09-25
DeepLab 系列的出现标志着图像语义分割领域的重大突破，它使得图像语义分割技术更加成熟。 U-Net 是另一种基于深度学习的图像语义分割算法，它使用了编码器 - 解码器结构，通过上采样和下采样来实现图像语义分割...
语义分割——DeepLab系列总结(v1, v2, v3, v3+)
qq_44875598的博客
02-17 2620
语义分割——DeepLab系列总结(v1, v2, v3, v3+) I. DeepLab v1 1. 问题背景 1.1 信号下采样 最大池化层和带有步长的下采样不断重复组合造成的，在下采样的过程中会造成信号的丢失。 1.2 平移不变性 CNN如此成功的重要原因之一是其局部图像平移不变性，即物体在图像中的位置不影响最后的抽象特征，这种特性使得CNN可以学习更加抽象的数据表示，但对物体的位置信息变得不再敏感。深度卷积网络会抽取更加抽象的信息(hight-level)，而丢失了精确的位置细节信息(low-lev
论文笔记：图像分割——DeepLab系列（v1、v2、v3、v3+）
liuzeyao_Newton的博客
06-28 1422
图像分割——DeepLab系列（v1、v2、v3、v3+）
BiSeNet：用于实时语义分割的双边分割网络——BiSeNet:Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation
ADICDFHL的博客
10-10 8405
语义分割需要丰富的空间信息和较大的感受野。然而，现代的方法通常为了实现实时推断速度而牺牲空间分辨率，导致性能下降。本文提出了一种新的双边分割网络（BiSeNet）来解决这个问题。我们首先设计了一个具有小步长的空间路径来保留空间信息并生成高分辨率特征。同时，采用快速下采样策略的上下文路径用于获取足够的感受野。在两个路径之上，我们引入了一个新的特征融合模块来有效地组合特征。所提出的架构在Cityscapes、CamVid和COCO-Stuff数据集上在速度和分割性能之间取得了适当的平衡。
文章阅读：Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
purson2的博客
12-17 528
原文地址： Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs 概述 将DCNN应用于图像标记任务存在两个技术障碍： 信号下采样和空间“不敏感性”（不变性）。 第一个问题涉及在每层标准DCNN上执行的最大池和下采样（‘跨越’）的重复组合所引起的信号分辨率的降低。 从分类器获得以对象为中...
深度学习论文翻译 -- Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS
DAOCHI
03-16 2108
本文翻译论文为深度学习经典模型系列：DeepLab-V1 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf 摘要：深度卷积网络（DCNNs）在高层次（high level）视觉任务中表现突出，比如图像分类和目标检测。本文结合DCNNs和概率图模型，解决像素级分类任务（semantic image segmentation）。实验发现，DCNNs最后一层的输出特征...
【语义分割—DeepLab V1】Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
扬帆·启航
02-25 1013
DeepLab v1：卷积神经网络+概率图模型做端到端训练。 DCNN+CRF 预测结果准确、效率高
《DeepLab v1：semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs》论文笔记
m_buddy的博客
05-30 2858
1. 概述 导读：文章指出仅仅使用DCNNs网络的最后一层实现精确地语义分割是不足够的。为此，本篇文章的工作将DCNNs与概率图模型来共同解决分割精度的问题。文章新提出的这个方法在定位分割的边界上超过了之前的方法（当时），在VOC 2012数据集上取得了71.6%的IOU，GPU上速度为8 FPS（不含CRF）。 相比于传统的视觉算法(SIFT或HOG)，DCNNs以其end-to-end方式...
DeepLab v1：《Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs》
yuansiming0920的博客
05-14 1192
DeepLab v1 ICLR 2015 Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs. 文章目录一级目录 一级目录
【deeplab】Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully
03-26 504
deeplab有两篇论文，由于第二篇是在第一篇上增加了一部分内容，就放在一起进行学习了. 第一篇Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS 基本信息这篇是ICLR2015上的一篇文章，所属领域为semantic segmentation. Abstract我们发现在DCNN的最后...
论文阅读：SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS（DeepLabV1）
漩涡小林的博客
03-01 648
文章目录1 摘要2 存在的问题3 亮点3.1 引入空洞卷积3.2 引入CRF处理3.3 考虑多尺度处理3.4 总体的结构4 部分结果4.1 分割的数据对比4.2 分割的效果对比5 结论5.1 优势5.2 不足6 参考资料 1 摘要 深度卷积神经网络（DCNNs）在视觉任务中应用广泛，但是在语义分割中，使用DCNNs的最后一层进行预测存在分割定位不准备的问题。针对这个问题，作者结合DCNNs和CRF...
深度学习：DeepLab网络结构演变与语义图像分割
标题：“Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 1.zip” 解读了深度学习在语义图像分割任务中的一个关键技术——空洞卷积（Atrous Convolution），并将其应用于DeepLab系列网络。...
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