【论文笔记-semantic segmentation】deeplabv3+

最新推荐文章于 2024-07-25 11:28:29 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： semantic segmentation deeplab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhiwei2coder/article/details/79945759
Deeplab_v3+采用一种新的encoder-decoder结构，encoder部分使用Deeplab_v3结构，输出特征图大小为输入的1/16；decoder部分先进行4倍线性上采样，再与低级特征融合，并经过3x3卷积和再次4倍上采样得到最终输出。

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

deeplab_v3

deeplab_v3+

deeplab_v3+设计了一种新的encoder-decoder结构

  • encoder：deeplab_v3+使用deeplab_v3的结构作为encoder, encoding之后得到size = 1/16 input size的feature map
  • decoder：以前的方法直接设计一个16倍的比linear upsampling layer作为decoder。在这里，我们首先对encoder的输出进行4倍的linearly upsampling。然后，我们从encoder部分提取同样size的feature map（low-level feature）和当前的feature map拼接。当然，这里我们先对low-level feature用1x1卷积进行降维，防止网络认为它的重要性超过encoder提取的丰富的语义信息，同时降低训练的复杂度。最后我们使用少量的3x3的conv进行refine 并再次进行4倍的linearly upsampling得到输出。
论文：deeplab v3（语义分割）
cztAI的博客
06-27 636
用于密集特征提取的Atrous卷积 深度卷积神经网络(DCNNs)[50]以完全卷积的方式部署[77,60]已经证明在语义分割任务中是有效的。然而，在这些网络的连续层上，max-pooling和striding的重复组合显著降低了生成的特征图的空间分辨率，在最近的dcnn中，每个方向的分辨率通常为32倍[47,78,32]。反卷积层(或转置卷积)[92,60,64,3,71,68]被用来恢复空间分辨率。相反，我们提倡使用“atrous卷积”，它最初是在[36]的“算法’ atrous”方案中为有效计算非抽.
使用 Keras 和 ArcGIS Pro 通过 Mask-RCNN/DeepLabV3+ 进行 EagleView 高分辨率图像语义分割
gis收藏家的博客
03-12 1728
考虑到土地覆盖和建筑足迹的复杂性，这对于深度学习来说是一个相当小的数据集，因为如果你阅读教科书，通常会说深度学习需要大量的训练数据才能获得更好的性能。通过对图像的进一步检查和推断，我们可以看到建筑物阴影的影响会降低建筑物边缘的准确度。使用来自 ArcGIS 的相同训练数据集导出深度学习工具的训练数据，图像和掩模经过增强处理并保存到 HDF5 压缩文件中，以便方便地加载到训练模型（图 14）。使用相同的训练模型来预测 2019 年相同区域裁剪的图像，结果非常相似，只有微小的局部差异（图 20）。
DeepLab v3 论文
04-30
DeepLab v3 - Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 是语义分割相关的论文，效果不错。
DeepLabv3+论文
m0_37799466的博客
12-12 9824
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 原文地址：DeepLabv3+ 代码复现：TensorFlow 摘要：在深度神经网络中，空间金字塔池化模块或编码解码器结构都常被用于解决语义分割任务。前者的网络能够对多种采样率和多个感受野进行滤波和池化操作来探查传入特征，从而对多尺度上...
deeplab v3+论文精读
qq_52053775的博客
09-27 4093
空间金字塔池模块或编解码器结构普遍用于深度神经网络进行语义分割任务。空间金字塔池模块网络能够通过不同空洞率的、具有不同感受野的空洞卷积或池化操作，编码多尺度上下文信息，而编解码器结构可以通过逐步恢复空间信息来捕获更清晰的目标边界。deeplab v3+结合了这两种方法的优点。添加了解码器模块细化分割结果，特别是沿着对象边界。同时进一步探索了Xception模型，并将深度可分离卷积应用于空间空间金字塔池化和解码器模块，从而得到一个更快更强的编解码器网络。
DeepLab V3 论文笔记
Tianchao龙虾
08-16 352
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation Deeplab v3 论文链接: https://arxiv.org/abs/1706.05587 一、 Problem Statement 图像语义分割有三个挑战: 下降的分辨率 目标的多尺度 localization的精度 对Deeplab V2进行改进。 提出了cascade和paralle的多尺度特征提取方法 消除了条件随机场CRF 二、 Direction Casc
论文笔记：ICCV2021 Region-aware Contrastive Learning for Semantic Segmentation
Blair_2的博客
11-01 1704
Background： 目前的方法集中在上下文信息的探索上，忽略了不同图像之间的潜在关联。focus on mining contextual information in all kinds of ways within the image, neglecting the potential relation information from other images. 无监督对比学习因为利用了memory bank可以获得更好的特征表征。但是无监督学习侧重于分类，而语义分割比起分类更侧重语义信息。
论文学习笔记 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers
985小菜鸡
07-25 1107
这篇论文提出了SegFormer，一种简洁、高效且功能强大的语义分割框架，该框架将Transformer与轻量级的多层感知机（MLP）解码器结合在一起。新颖的分层Transformer编码器：这种编码器输出多尺度特征，不需要位置编码，避免了在测试分辨率与训练分辨率不同情况下因位置编码插值导致的性能下降问题。避免复杂解码器：提出的MLP解码器聚合了来自不同层次的信息，结合了局部和全局注意力，从而生成了强大的特征表示。简单轻量的设计是Transformer高效分割的关键。
[论文笔记]浅析DeepLab-v1到v3+全系列语义分割
专注“目标检测”领域技术分享
10-07 766
DeepLab-v1其实是最不重要的，因为一半的内容是FCN,而且CRF后处理起的作用重大。DeepLab-v2是重点中的重点，AFTP这个模块后面的引用率是非常非常高的DeepLab-v3和v3 plus 都是在v2基础上做了完善。空洞卷积。
论文笔记——Semantic Instance Segmentation via Deep Metric Learning
许希律的博客
09-15 1635
度量学习（Metric Learning）也就是常说的相似度学习。如果需要计算两张图片之间的相似度，如何度量图片之间的相似度使得不同类别的图片相似度小而相同类别的图片相似度大（maximize the inter-class variations and minimize the intra-class variations）就是度量学习的目标。 在这篇论文中，度量学习用于计算像素之间的相似度，...
deeplab v3论文翻译 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
lucky195的博客
10-09 711
https://blog.youkuaiyun.com/Guo_rongxin/article/details/79842895
deeplab_v3论文笔记
baidu_32173921的博客
01-26 2936
Deeplab-V3 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 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计算得到特征的分辨率；DeeplabV3 - 多尺度(multipl
DeeplabV3+(2018)论文笔记
qq_40632955的博客
07-27 1551
论文在deeplabv3的基础上添加了decoder结构，提出了deeplabv3+deeplabv3中ASPP（空洞空间卷积金字塔）具有提取多尺度上下文信息（等同不同大小的感受野，卷积核参数量也不会增加）添加的decoder可以提取精细的目标边界空洞卷积可以提取backbone中任意分辨率的feature改进xception作为backbone，使用深度可分离卷积，提神精度，减少了参数量和计算量，............
论文：deeplab v3+（语义分割）
cztAI的博客
06-28 653
论文：https://arxiv.org/abs/1802.02611v1
DeepLab V3++ 论文笔记
Tianchao龙虾
08-17 501
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation DeepLab v3++ 论文链接: https://arxiv.org/abs/1802.02611 DeepLab v1 论文笔记 DeepLab v2 论文笔记 DeepLab v3 论文笔记 一、 Problem Statement 作者认为SPP结构可以有效的提取multi-scale contextual information，
Deeplab v3+论文学习
Bungehurst
03-25 1486
Deeplab v3+论文学习 简介 空间金字塔池化或者encoder-decoder结构被广泛应用于语义分割网络。之前的网络可以通过池化操作和filter实现融合多尺度的上下文信息，而之后的网络可以提取锐利的物体边缘，在deeplab v3+中，结合了二者的优点，并且借鉴了Xception模型，将深度可分离卷积核空洞空间金字塔池化应用到我们的模型中，实现了更快更好的encoder-deco...
【Pytorch深度学习50篇】·······第四篇：【Segmentation】【2】----- Deeplab V3+的数据准备和训练
guligedong的博客
11-09 723
上一篇文章已经把模型文件DeeplabV3+的代码放出来了，模型有了，我们就应该来准备数据了，本次的数据集还是之前人脸识别的那个数据集，我从里面随件挑选了40+的图片来标注训练。一共标注了两个类别，分别是【眼睛,嘴巴】,不得不说的是，标注真是一个累人的活，怪不得叫人工智能，智能的前提就是大量的人工，不过还好，我只标注了40张，而且还可爱美丽的美女数据，想到之前有人跟我说，他们之前的标注是····，我就吐了。 3.数据准备 好了，先来展示一下数据集吧（虽然只有40+，‘集’这个字有点勉强）。 这是原图
Deeplab v3+论文笔记
yl
03-01 1242
Deeplab v3+ Deeplab v3+的结构 1) Spatial pyramid pooling encode multi-scale contextual information by probing the incoming features. 2) encode-decoder structure capture shaper object boundaries by gra...
【读点论文】deeplabv3+ Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution
白水空空
10-28 1004
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 深度神经网络采用空间金字塔池化模块或编解码结构进行语义分割。 空间金字塔池化模块 能够以多种速率和多个有效视场通过过滤器或池操作探测传入的特征来编码多尺度上下文信息 捕捉丰富的上下文信息,通过集中特性在不同的决议 编解码结构 可以通过逐渐恢复空间信息来捕获更清晰的目标边界 金字塔网络:精度高，但是计算量太大，所以运行时
图像分割（Semantic Segmentation） 任务目标：对图像中每个像素进行分类（如区分人、车、道路）。 推荐数据集： Pascal VOC 2012（20类别） Cityscapes（城市街景语义分割） 技术要点： 实现U-Net或DeepLabv3+模型 学习使用FastAI的SegmentationItemList快速加载掩码数据 理解并计算IoU（交并比）指标 扩展：尝试医学图像分割（如Kvasir-SEG结肠镜图像）我该怎么做
最新发布
03-18
<think>嗯，用户让我介绍图像分割，特别是Semantic Segmentation。首先，我需要明确任务目标，对吧？图像分割是对每个像素进行分类，比如区分人、车、道路这些类别。用户还提到了推荐的数据集，比如Pascal VOC 2012和Cityscapes，这两个都是比较经典的数据集，可能用户已经有了一些基础，但想进一步学习。然后技术要点里提到了U-Net和DeepLabv3+模型，还有FastAI的SegmentationItemList，以及IoU指标。扩展部分还提到医学图像分割，比如Kvasir-SEG数据集。 首先，我得确保自己理解每个部分。Semantic Segmentation和实例分割的区别可能需要简单说明一下，但用户可能已经知道，所以可能不需要深入。不过，用户的问题里没有提到实例分割，所以保持专注在语义分割上。 接下来，用户可能需要一个结构清晰的回答，分步骤指导。按照用户给的系统级指令，需要分点回答，结构清晰。用户可能希望知道如何开始，比如选择数据集，搭建模型，训练，评估，然后扩展到医学图像。 我需要检查推荐的模型，U-Net和DeepLabv3+的实现细节。U-Net的跳跃连接结构对于医学图像很有效，而DeepLabv3+用了空洞卷积和ASPP模块，适合处理不同尺度的物体。这两个模型的实现可能有现成的代码库，比如使用PyTorch或者FastAI。用户提到FastAI的SegmentationItemList，这部分需要解释如何用FastAI加载数据，特别是掩码数据。 IoU指标的计算方法要解释清楚，可能需要公式，用$$...$$格式。比如交并比是交集除以并集，写成数学表达式。另外，用户可能需要知道如何在代码中实现IoU的计算，比如在PyTorch中如何编写评估函数。 扩展部分，医学图像分割和自然图像有什么不同？可能需要处理的数据更小，类别不平衡，或者需要不同的预处理。Kvasir-SEG数据集是结肠镜图像，可能涉及病灶区域的标注。这里可能需要调整模型，或者数据增强方式，比如使用旋转、翻转，或者颜色调整较少，因为医学图像的颜色信息更重要。 用户可能的问题包括：如何加载数据集，如何构建模型，如何训练，如何评估，以及如何处理医学图像的特殊情况。可能需要分步骤说明，每个步骤的关键点是什么。 另外，用户可能希望了解资源链接，比如数据集的官方网站，或者代码示例的GitHub仓库。虽然用户没有明确要求，但提供这些可能有帮助。 需要注意系统级指令中的LaTeX格式，所有行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，IoU的公式需要用正确的LaTeX语法，并且单独成段。确保这部分正确无误。 可能还需要提到数据预处理步骤，比如归一化、数据增强（旋转、裁剪等），以及训练时的损失函数，比如交叉熵损失或Dice损失。对于医学图像，Dice损失可能更常用，因为类别不平衡问题更严重。 在技术要点中，使用FastAI的SegmentationItemList，可能需要给出代码片段，但用户可能只需要知道如何调用，比如使用什么函数加载数据，如何将图像和掩码对应起来。例如，在FastAI中，使用get_y_fn参数来指定掩码的路径。 最后，扩展部分需要指导用户如何迁移到医学图像，比如更换数据集，调整模型参数，可能的数据增强方法，以及评估指标的变化。可能需要提醒医学数据的挑战，比如标注数据较少，需要迁移学习或数据增强。 总结一下，回答的结构应该是：定义任务目标，推荐数据集，技术要点分步骤讲解（模型、数据加载、评估指标），然后扩展部分如何应用到医学图像。每个部分保持清晰，步骤明确，符合用户的结构要求。</think>### 图像分割（Semantic Segmentation）分步指南 --- #### **一、任务目标** **核心目标**：对图像中每个像素进行分类（如区分人、车、道路等类别），输出与输入图像同尺寸的掩码（Mask），每个像素值为类别标签。 --- #### **二、推荐数据集** 1. **Pascal VOC 2012** - **特点**：20个常见物体类别（人、车、动物等），包含训练集和验证集。 - **下载地址**：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ 2. **Cityscapes** - **特点**：城市街景语义分割，包含精细标注的30个类别（道路、车辆、行人等），分辨率高（2048×1024）。 - **下载地址**：https://www.cityscapes-dataset.com/ --- #### **三、技术要点分步实现** ##### **1. 模型选择与实现** - **U-Net** - **结构**：编码器-解码器架构，通过跳跃连接（Skip Connection）保留多尺度特征。 - **实现代码框架（PyTorch）**： ```python import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 编码器（下采样） self.encoder = ... # 解码器（上采样 + 跳跃连接） self.decoder = ... ``` - **DeepLabv3+** - **核心技术**：空洞卷积（Dilated Convolution） + ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块。 - **预训练模型**：可直接调用`torchvision.models.segmentation.deeplabv3_resnet50()`。 --- ##### **2. 数据加载（FastAI示例）** 使用`SegmentationItemList`加载图像和掩码： ```python from fastai.vision import * path = Path(&#39;数据集路径&#39;) data = (SegmentationItemList.from_folder(path/&#39;images&#39;) .split_by_rand_pct() .label_from_func(lambda x: path/&#39;masks&#39;/f&#39;{x.stem}_mask.png&#39;) .transform(get_transforms(), tfm_y=True) .databunch(bs=8)) ``` --- ##### **3. 评估指标：IoU（交并比）** - **定义**：预测区域与真实区域的交集面积除以并集面积。 - **公式**： $$ \text{IoU} = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|} $$ - **代码实现（PyTorch）**： ```python def iou(pred, target): intersection = (pred & target).float().sum() union = (pred | target).float().sum() return (intersection + 1e-6) / (union + 1e-6) # 避免除以0 ``` --- #### **四、扩展：医学图像分割（以Kvasir-SEG为例）** ##### **1. 数据集准备** - **Kvasir-SEG**：结肠镜图像，标注胃肠道病灶区域。 - **下载地址**：https://datasets.simula.no/kvasir-seg/ ##### **2. 调整模型与训练策略** - **数据特性**：医学图像噪声多、对比度低，需增强数据多样性。 - **改进方法**： - 使用**数据增强**（旋转、翻转、弹性形变）。 - 选择**Dice Loss**替代交叉熵损失，缓解类别不平衡问题： $$ \text{Dice Loss} = 1 - \frac{2\sum p_i g_i}{\sum p_i + \sum g_i} $$ ##### **3. 训练示例（FastAI）** ```python learn = unet_learner(data, models.resnet34, metrics=iou, wd=1e-2) learn.fit_one_cycle(10, 1e-3) ``` --- #### **五、关键注意事项** 1. **硬件要求**：语义分割计算量大，需GPU支持（建议显存≥8GB）。 2. **调参技巧**：学习率使用`lr_find()`搜索，逐步增加批量大小（Batch Size）。 3. **可视化**：使用`learn.show_results()`检查预测掩码与真实标签的匹配度。 --- **参考资料**： - U-Net论文：https://arxiv.org/abs/1505.04597 - DeepLabv3+论文：https://arxiv.org/abs/1802.02611 - FastAI文档：https://docs.fast.ai/vision.models.unet.html
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