语义分割 DeepLabv3--Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

最新推荐文章于 2025-06-13 11:46:43 发布
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本文基于DeepLab提出改进措施，包括引入Multigrid及改进空洞空间金字塔池化（ASPP），加入图像级特征编码全局上下文。通过多种技巧提升模型效果，并详细探讨了不同输出步长的影响。

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

Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
https://arxiv.org/abs/1706.05587v1

代码还没开源

本文主要还是在DeepLab 基础上进一步完善。一个是加入 Multigrid ，第二个是改进 Atrous Spatial Pyramid Pooling，加入 image-level features encoding
global context

在代码实现和训练时加入比较多的技巧

Atrous Convolution 是什么啊
这里写图片描述

这里给出了针对获取多尺度信息的 四个框架
这里写图片描述

Going Deeper with Atrous Convolution
Cascaded modules without and with atrous convolution
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改进版的 Atrous Spatial Pyramid Pooling

这里写图片描述

不同 output stride 的效果
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在训练中 Bootstrapping 还是比较有用的
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Performance on PASCAL VOC 2012 test set
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Visualization results on the val set when employing our best ASPP model. The last row shows a failure mode
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DeepLab v3+
sdw8855的博客
08-24 633
DeepLab V3+的改进点： 使用Encoder-Decoder的设计架构。将DeepLab V3作为编码器（利用atrous convolution生成任意维度的特征，并采用ASPP策略），在其后面级联解码器（注意，不再是直接一步恢复到原始大小哦）进而恢复边界细节信息。 backbone的更改。探究了ResNet-101替换成Xception模型的可行性，采用depthwise separable convolution进一步提高分割算法的精度和速度。 DeepLab V3+的主要结构 .
【阅读笔记】《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》（DeepLab v3）
ShuqiaoS的博客
04-11 1079
本文记录了博主阅读论文《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》（DeepLab v3）的笔记，更新于2019.04.10。 文章目录AbstractIntroductionRelated WorkMethodsAtrous Convolution for Dense Feature ExtractionGoing...
论文阅读《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》
yj_isee的博客
07-12 2607
Deeplab v31.Contribution:这篇论文和deeplab v2相比，contribution不多，主要是在原来的ASPP模块里面加入了bn，同时引入加入了global context来提高ASPP模块的性能。2.Related work文章主要还是专注于图像多尺度信息的提取，作者总结了目前流行的4中多尺度信息提取的方法，如下图所示： 第一种用图像金字塔作为输入； 第二种采用
详解deeplabv3+改进思路
最新发布
crasher123的博客
06-13 651
在图像分割过程中，编码器通过多层卷积提取图像的高层语义特征，而解码器则将这些高层特征进行上采样，以恢复图像的空间分辨率，从而提高边缘和细节部分的分割效果。而在空洞卷积中，通过空洞的引入，感受野可以显著扩大，这使得网络能够处理更大范围的图像信息，从而获得更多的上下文信息，这对于图像分割任务至关重要，因为分割任务通常需要根据较大的区域来推测每个像素的类别。在 DeepLabV3+ 中，深度可分离卷积被用于编码器部分，这显著降低了计算复杂度，提高了模型的效率，同时保持了较高的分割精度。
deeplapv3
qq_63029071的博客
07-29 271
DeepLabv3使用的空洞卷积能够在提取全局上下文特征的同时，将feature map保持在比较大的尺寸上，从而保留空间细节信息。然而，由于DeepLabv3中最小的feature map尺寸一般为输入图像尺寸的1/4或1/8，导致较大的显存占用和计算量。这种现象在层数较多的网络中更为明显。空间金字塔池化（spatial pyramid pooling，简称SPP）模块，如下图所示，SPP模块能够通过池化操作提取丰富的上下文信息，DeepLabv3使用了类似的模块。
Google最新语义图像分割模型DeepLab-v3+
KyrieHe的博客
03-13 2127
paper地址: https://arxiv.org/abs/1802.02611 GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 摘要：深度神经网络使用空间金字塔池化模块或编码器-解码器结构执行语义分割任务。前者通过在多个 rate、多个有效视野上用滤波器探测输入特征或执行池化操作，来编码...
Deeplabv3+
Lois_llw的博客
03-31 2552
Introduction 语义分割中的神经网络有两种：空间金字塔池模块SPP和编解码encoder-decoder结构 SPP：是为了捕捉丰富的上下文信息，通过多种感受野池化不同分辨率的特征 Encoder-decoder：逐步重构空间信息来捕捉物体的边缘 contributions Related Work Methods Conclusion
DeepLab系列 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 语义分割
万有文的博客
05-07 916
作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度抽象），但是DCNNs很难处理像素级别的分类问题，例如姿态估计和语义分割，它们需要准确的位置信息。将深度神经网络DCNN与全连接CRF结合起来，提高图像分割的分割精度。提出空洞卷积的思想。应用尝试了多尺度、多层次的信息融合。重复堆叠的池化和下采样操作导致分辨率大幅下降，位置信息丢失难以恢复。
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation.zip
02-02
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation是一项研究工作，主要针对语义图像分割领域中的一种特定卷积操作——膨胀卷积（Atrous Convolution）的重新思考和改进。在语义图像分割任务中，...
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
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Deeplab-V3 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation [Paper] [Code-TensorFlow] 摘要 DeeplabV1&V2 - 带孔卷积(atrous convolution), 能够明确地调整filters的接受野(field-of-view)，并决定DNN计算得...
【DeepLabV3】Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
OneCoder的博客
12-06 689
文章目录概述细节ChallengeOur Workresult 概述 以下主要来自其官方PPT 文中提出两个语义分割的challenges： 1、连续池化和下采样会让后面特征的分辨率下降，这对于做精细的分割是不利的。 2、多尺度目标的存在。 相对于V1、V2的改变： V3所提出的框架可以应用到任意的网络中，应该指的是主干网络。 最后的ResNet block被重用多次，被安排进行级联操...
Rethinking-Atrous-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation-1.zip
01-20
DeepLabv3则在前两代的基础上引入了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），这进一步减少了模型的计算复杂度。深度可分离卷积由深度卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）两...
deeplab v3+.pdf
09-22
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
DeepLabv3+
yy2050645的博客
11-14 2万+
一.摘要 本文在进行语义分割任务时将空间金字塔池化模块或encoder-decoder结构引入到深度神经网络中。以前的网络通过对输入的feature map使用多种尺度的卷积核或者池化操作以及多种感受野能够编码出多尺度的环境信息。而之后的一些工作中提出的网络通过逐渐恢复空间信息能够捕获更加精细的物体边界。在本文中，将以上两种优势（多尺度特征+恢复空间信息）进行结合。特别地，本文提出的deeplabv3+在deeplabv3的基础上加入了简单却有效的decoder模块去细化分割结果，特别是物体的边界。 二
DeepLab V3+
我的博客
05-11 7830
对于语义分割任务，深度神经网络通常使用空间金字塔池化模块或编码器-解码器结构。前者通过以多种速率和多种有效视野的滤波器或池化操作来探测传入特征以编码多尺度上下文信息，而后者则通过逐渐恢复空间信息来捕捉更加清晰的物体边界。在本文中，我们提出了将两种方法的优点结合起来的方法。具体而言，我们的提出的模型DeepLabv3+扩展了DeepLabv3，通过添加一个简单而有效的解码器模块来特别改善物体边界的分割结果。我们进一步探索了Xception模型，并将深度可分离卷积应用于空洞空间金字塔池化和解码器模块，从而得到了
deeplab v3+---Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
zxyhhjs2017的博客
05-20 918
一.摘要： 1.spp是什么？ 问题：分割 我们提出了什么： 1.deeplab v3+ 在deeplab v3的基础上加了一个简单的decoder模块来改善分割结果，尤其是对于边界区域 2.我们采用xception当中的深度壳分离卷积，来应用到aspp和decoder模块中去，能够得到一个更好和更快的结果 结果： 我们证明了所提出的模型在PASCAL VOC 2012语义图像分割数...
DeepLabV3+神经网络解析
Jkway
10-02 9132
DeepLabV3+神经网络解析论文：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation什么是DeeplabV3+网络deeplabV3+主要结构主干网络（DCNN）空洞卷积（膨胀卷积）空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling (ASPP))利用特征获得预测结果损失函数结果对比 论文：Encoder-Decoder with Atrous Separab
DeepLabv3+——基于空洞可分离卷积的编码器-解码器用于语义图像分割
Together_CZ的博客
11-30 2594
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation DeepLabv3+——基于空洞可分离卷积的编码器-解码器用于语义图像分割
我对DeepLab V3的理解（基于V1和V2）
m0_58770526的博客
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空洞卷积（AtrousConv）;全连接条件随机场（Fully-connectedConditionalRandomField）。DeepLabV1为了避免池化引起的信息丢失问题，提出了空洞卷积的方式，这样可以在增大感受野的同时不增加参数数量，同时保证信息不丢失。1.2.deeplabv3论文翻译3....
DeepLabV3文献
02-11
### DeepLabV3 相关学术论文和研究报告 DeepLab系列作为语义分割领域的代表性工作之一，在计算机视觉社区产生了深远影响。具体到DeepLabV3版本，其主要贡献在于改进了空洞卷积的应用以及提出了新的编码解码结构来提升边界区域的预测精度。 #### 主要文献介绍 - **原始论文** 论文《Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation》深入探讨了如何通过引入可分离空洞卷积有效解决大尺度上下文信息捕捉问题的同时保持计算效率[^2]。该文章不仅阐述了模型架构设计背后的理论依据，还展示了大量实验验证结果证明方法的有效性。 - **技术细节解析** 在实现方面，DeepLabV3利用了多种先进的深度学习框架如TensorFlow来进行高效训练与部署[^3]。这些工具提供了丰富的API支持复杂的网络构建需求，并且具备良好的跨平台兼容特性，使得研究人员可以更加专注于算法本身的优化而非底层性能调优上。 - **应用案例分析** 对于特定应用场景下的效果评估，《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》一文中通过对不同数据集上的测试表明，经过精心调整后的超参数配置可以使DeepLabV3达到当时最优水平的表现力[^4]。此外，作者们也讨论了一些实际操作中的注意事项和技术难点克服之道。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D def build_deeplabv3(input_shape=(512, 512, 3)): inputs = Input(shape=input_shape) # 构建基础骨干网（此处简化表示） backbone_output = ... # 添加ASPP模块和其他组件完成整个网络定义 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=output) return model ```
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