PSPNet

主要贡献

  • 提出金字塔场景分析网络,在传统基于FCN的像素级预测框架中嵌入复杂场景的语境特征。
  • 对基于深度监测损失函数的残差网络Resnet提出了一种有效地优化策略
  • 构建了一个实用的场景分析与语义分割系统

金字塔场景解析网络

问题

  • 语境关系比匹配
  • 列别混淆:相似的物体
  • 不明显的类别

误都与不同感受野获取的全局信息和语境关系有着部分甚至是完全的关联 。

场景级全局信息的深度网络可有效提取全局语境信息,提高复杂场景分析中识别物体的性能

金字塔池化模块

深度网络中感受野的大小代表使用语境信息的程度,很多深度网络CNN感受野比较小,没有融入重要的全局场景信息, 而空间金字塔模块可以有效获取全局语境信息 。

网络结构

  • 带有网络扩展策略且预训练过的Resnet模型特征提取,
  • 对b进行池化,4个池化,池化后szie应为1,2,3,4,因此kernel,stride按照6:3:2:1进行池化,kernel,stride相同一般设为(w/1, h/1), (w/2, h/2) 。
  • 4个池化后特征再进行1x1卷积,然后concat
  • 最后经过1X1卷积,再分类

Dean0731

海纳百川,有容乃大,壁立千仞,无欲则刚

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