Deeplabv3+

Deeplabv3+

  • 空洞卷积:kernel=(3,3),rate = n,此时卷积核大小为3+(3-1)*(n-1)
  • 输入图像利用特征提取网络生成比原图缩小16倍特征 图。该算法以 Xception网络作为骨架网络,其网络 结构由一系列深度可分离卷积、类似Resnet中的残差连接和一些其他常规的操作组成。
  • Xception网络中引入了ASPP模 块,可以在多尺度上捕获信息,实现鲁棒分割。然后将特征图输入到一个256通道的1*1卷积层中。最后,将卷积后的特征图输入至解码器部分实现恢复至原图像大小的分割结果。该解码器借鉴全卷积网络的跳步连接方式,首先利用48通道1*1卷积对低层次特征图卷积,实现特征图降维,再将其与经4倍双线性内插上采样的高层次特征图融合,最后进行3*3卷积操作后经4倍的双线性内插恢复至原图大小,获得分割预测图。

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Dean0731

海纳百川,有容乃大,壁立千仞,无欲则刚

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