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分割網(wǎng)絡(luò)中的奇技淫巧

共 1411字,需瀏覽 3分鐘

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2022-10-15 05:20

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重磅干貨,第一時(shí)間送達(dá)

本文簡單介紹了分割網(wǎng)絡(luò)中常用的技巧

1,少不了的encoder+decoder結(jié)構(gòu):unet系列
目前基本所有的分割網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)都是由兩部分組成,encoder逐步降低feature map分辨率,提升特征表達(dá)能力,decoder逐步提高feature map分辨率,提升細(xì)節(jié)區(qū)分能力,其中具有代表性的網(wǎng)絡(luò)為unet系列,如下圖所示。

2,參數(shù)量不變,增大感受野:dilation(atrous) convolution

增大感受野有利于提高類別分類的準(zhǔn)確度,dilation convolution如下圖所示,不同的dilation rate,擁有不同的感受野。

在deeplab系列中,使用了aspp(Atrous Special Pooling Pyramid )模塊,獲得更豐富的特征。如下圖所示。

3,增加上下文信息:pspnet
如果說aspp通過使用不同感受野的特征獲得multi-scale的特征,那psp模塊則是通過融合不同的stride的pooling獲得的特征,獲得更豐富的context信息,有利于不同尺度的目標(biāo)的分割。如下圖所示

4,注意力機(jī)制

本的attention的模塊,一般是F(in)*sigmoid(pooling+fc),其中pooling是global pooling。通過增加global pooling,一是增加特征的上下文信息,而是通過sigmoid增強(qiáng)特征表達(dá)。如下圖所示。

再復(fù)雜一些的attention模塊,如下圖CBAM所示,包含了chanel attention module和spatial attention module。但都是運(yùn)用了基本的attention module。

關(guān)于attention相關(guān)的文章有很多,但是應(yīng)用時(shí),還要考慮到效率,慎用。

5,多
征與多尺度融合

這兩個(gè)比較常見,就不多解釋了,分別用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做一個(gè)示例:

ICNet

ESPNet

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小白學(xué)視覺知識(shí)星球

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下載1:OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):擴(kuò)展模塊中文教程,即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版,涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2:Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
小白學(xué)視覺公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車道線檢測(cè)、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺。

下載3:OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
小白學(xué)視覺公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講,即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。

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