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深度學習從入門到精通——影像分割之DeepLab系列演算法

2021-12-25 10:09:03 其他

DeepLab系列演算法

  • 影像分割傳統做法
      • 解決方案
      • 引數計算
    • 影像金字塔
      • SPP-Layer
      • 常用的多尺度提取方法
      • ASPP（atrous convolution SPP）
      • deepLabv3+

影像分割傳統做法

為了增大感受野，通常會采用pooling操作，該下采樣操作會丟失一部分資訊，

解決方案

  • 空洞卷積（dilated convolution）
    在這里插入圖片描述
    通過設定dilated引數可以得到不同感受野的特征（33，77，15*15），擴大感受野，
  • 影像分割領域，需要較大感受野
  • 沒有額外計算
  • 可以按照引數擴大任意倍數，不引入額外引數，

在這里插入圖片描述
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引數計算

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影像金字塔

SPP-Layer

  • 網路要求輸入固定
  • 采用不同的池化層，特征拼接

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常用的多尺度提取方法

在這里插入圖片描述

ASPP（atrous convolution SPP）

其實就是跟SPP差不多，只不過引入了不同倍率的空洞卷積
在這里插入圖片描述

deepLabv3+

在這里插入圖片描述
編解碼+ ASPP

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