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DeepLab 笔记
2019 March 10 deeplab DeepLab 笔记 一、背景 DCNN 存在的问题： 多次下采样使输出信号分辨率变小 —— 空洞卷积 池化对输入变换具有内在空间不变性 —— CRF 二 五、DeepLab V1 1. 关键技术 dilation convolution CRF 2. 网络结构 上图为 VGG16 网络，DeepLab v1 在此网络上修改。 DeepLab v2 相比 DeepLab v1 的改进：对多尺寸的图片分割效果更好，引入 ASPP，用 ResNet 作为 backbone，实现比 VGG16 更好的效果。 3. 所以 deeplab v3 一般也是指 ASPP 的结构。 3. 网络结构 在 DeepLab V3+ 中采用了 encoder-decoder 结构，在 DeepLab V3 中加入了一个简单有效的 decoder 模块来改善物体边缘的分割结果：先上采样4倍，在与encoder
1K10编辑于 2022-07-28 - 来自专栏全栈程序员必看
DeepLab v3_deeplab模型导出
deeplab官方提供了多种backbone，通过train.py中传递参数， --model_variant="resnet_v1_101_beta" \ 可以更改backbone。 说完了命令再说一下权重，官方给了resnet101，以及resnet50在imagenet，（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab # modify from this script for their use case. # # Usage: # # From the tensorflow/models/research/deeplab CURRENT_DIR=$(pwd) WORK_DIR="${CURRENT_DIR}/deeplab" RES_DIR="${CURRENT_DIR}/resnet" RES_WEIGHT="${CURRENT_DIR
45830编辑于 2022-11-09 - 来自专栏计算机视觉战队
DeepLab V3
今天给大家分享的是这个系列的最后一篇——DeepLab V3。 论文下载地址：http://arxiv.org/abs/1706.05587 代码地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 小结一下： 提出的模型”DeepLab v3”采用atrous convolution的上采样滤波器提取稠密特征映射和去捕获大范围的上下文信息。
1.7K50发布于 2018-04-16 - 来自专栏全栈程序员必看
DeepLab系列学习
DeepLab系列 文章目录 DeepLab系列 DeepLabV1 简介 atrous algorithm 利用全卷积增加感受野并加速运算 条件随机场CRF 实验结果 多尺度预测 VOC数据集上对比 VOC数据集上对比 在当时DeepLab模型的提升可以说很大。 所以deeplab v3一般也是指aspp的结构，也就是三这种结构。 解码器结构 图中a）是v3的纵式结构，（b）是常见的编码—解码结构，（c）是本文提出的基于deeplab v3的encode-decode结构。如下图所示。 deeplab的分割效果还是很好的。
94830编辑于 2022-07-31 - 来自专栏机器学习、深度学习
语义分割DeepLab v2
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs PAMI Code : http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html 本文针对深度卷积模型用于语义分割存在的三个问题分别提出对应的解决方法
67820发布于 2019-05-26 - 来自专栏粽子的深度学习笔记
图像分割之DeepLab v3+
dilation=self.conv1.dilation[0]) x = self.conv1(x) x = self.pointwise(x) return x DeepLab DeepLab v3作为encoder，添加decoder得到新的模型(DeepLabv3+) 将Xception/ResNet模型应用于分割任务，模型中广泛使用深度可分离卷积 Decoder部分： 先把
59110发布于 2021-07-21 - 来自专栏GiantPandaCV
《DeepLab V2》论文阅读
前言 昨天的推文《DeepLab V2》组织方式很不清晰，没有将关键结论以及空洞卷积这种方法的优点讲出来，所以重新组织了一下这篇论文的解读，希望可以带来不一样的体验。 背景 作者提到DeepLab系列面临三大挑战： 挑战一：为分类任务设计的DCNN中的多次Max-Pooling和全连接层会导致空间信息的丢失。 二，初始学习率、动量以及CRF参数的选取都类似于DeepLabv1，通过调整膨胀速率来控制FOV(field-of-view)，在DeepLab-LargeFOV上，作者对学习率下降策略进行了不同的尝试 }的称为DeepLab-ASPP-S，r={6,12,18,24}的称为DeepLab-ASPP-L，如下图分别为VGG16上的DeepLab-LargeFOV和DeepLab-ASPP示意图： 如果不经过 CRF，DeepLab-ASPP-S的效果会比DeepLab-LargeFOV mIOU超1.22%，经过CRF后两个的准确率相似，而ASPP-L则经过CRF前和后都超过LargeFOV大概2-3个百分点
1.1K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏GiantPandaCV
《Deeplab V1》论文阅读
DeepLab的BackBone依赖于VGG16，具体改造方法就是： 将最后的全连接层FC6,FC7,FC8改造成卷积层。 空洞卷积 针对第一个问题，Deeplab提出了空洞卷积：空洞卷积的作用有两点，一是控制感受野，二是调整分辨率。这张图片截取自于有三AI公众号。 ? DeepLab由DCNN和CRF组成，训练策略是分段训练，即DCNN的输出是CRF的一元势函数，在训练CRF时是固定的。在对DCNN做了fine-tune后，再对CRF做交叉验证。 Caffe实现 https://github.com/yilei0620/RGBD-Slam-Semantic-Seg-DeepLab/blob/master/slam_deepLab/model/test.prototxt
1.3K30发布于 2019-12-09 - 来自专栏计算机视觉战队
谷歌——DeepLab v1
今天先讲讲DeepLab v1的那些知识。 DeepLab解决这一问题的方法是通过将DCNNs层的响应和完全连接的条件随机场（CRF）结合。 DeepLab是采用的atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信息。 可以看到带CRF和多尺度的(MSc)的DeepLab模型效果明显上升了。 多尺度的视觉表现： ? 与其他先进模型相比，DeepLab捕获到了更细节的边界。 DeepLab创造性的结合了DCNN和CRF产生一种新的语义分割模型，模型有准确的预测结果同时计算效率高。
1.2K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏GiantPandaCV
《DeepLab V3》论文阅读
此外，我们扩充了在DeepLab V2中提出的ASPP模块，进一步提升了它的性能。并且我们还分享了一些训练系统方面的经验和一些实施方面的细节。 介绍 作者提到DeepLab系列面临三大挑战： 挑战一：为分类任务设计的DCNN中的多次Max-Pooling和全连接层会导致空间信息的丢失。 DeepLab v2为了解决这一问题，引入了ASPP（atrous spatial pyramid pooling）模块，即是将feature map通过并联的采用不同膨胀速率的空洞卷积层，并将输出结果融合来得到图像的分割结果 在这里插入图片描述 结论 提出的模型DeepLab V3采用atrous convolution的上采样滤波器提取稠密特征映射和去捕获大范围的上下文信息。 代码 https://github.com/sthalles/deeplab_v3 https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception
1.3K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏灿视学长
你知道Deeplab那些事儿吗？
DeepLab系列网络 DeepLab系列论文一共有四篇，分别对应DeepLab V1，DeepLab V2，DeepLab V3，DeepLab V3+。 星标关注我，教你拿offer！有问题？ DeepLab v2 文章总结起来就是：空洞卷积+全连接CRF+ASPP模块， 主干网络从预训练的VGG变成了ResNet，是DeepLab v1的加强版本。 CRF crf同deeplab v1 DeepLab v3 在文章开头提出几种常见的捕获multi-scale context的方法。 图像金字塔。 完整的DeepLab v3+的网络结构： ? DeepLab v2：空洞卷积+ASPP+CRF 在DeepLab v1的基础上提出了图像多尺度的问题，并提出ASPP模块来捕捉图像多个尺度的上下文信息。
1K10发布于 2021-05-28 - 来自专栏计算机视觉战队
DeepLab v2及调试过程
今天我们开始说说语义分割第二个系列，DeepLab V2。说这个之前，我们先说说FCN的一些简单知识。 图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 ---- DeepLab V2 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution DeepLab模型的结构如下图所示： ?
1.3K60发布于 2018-04-17 - 来自专栏全栈程序员必看
deeplab系列详解(简单实用年度总结)
3、deeplab v1做了哪些工作？ 问题：DCNNs的不变性不足够进行语义分割。 方法：结合DCNNs和概率图模型，即DCNNs最后一层响应和条件随机场解决分割问题。 4、deeplab v2做了哪些工作？ 问题：语义分割问题。 方法：空洞卷积、金字塔池化、DCNNs+CRF。 5、deeplab v3做了哪些工作？ 问题：语义分割精确度问题。 6、deeplab系列工作？
1.8K40编辑于 2022-07-27 - 来自专栏计算机视觉战队
Deeplab v2 安装及调试全过程
上期为大家带来的是从FCN到DeepLab V2的一些相关知识，今天我们就来和大家分享一些DeepLab V2的安装及调试全过程，希望可以为一些需要的科研小伙伴带来一丝丝帮助，请继续欣赏下去。 .git （试过许多Deeplab代码，这个最容易编译成功，所以我用的是这个代码编译的） 对 caffe 进行编译： 修改deeplab_v2/deeplab-public-ver2/路径下的 编译 caffe的命令： cd ~/Desktop/deeplab_v2/deeplab-public-ver2 make all -j16 如果出现下面的错误1： src/caffe/ /Desktop/deeplab_v2/voc2012/config/deeplab_largeFOV中也有了相应的文件，所以也无需下载。 ? cd ~/Desktop/deeplab_v2/deeplab-public-ver2/densecrf/ make 有许多warning，但是没出错，不用管。
2.2K40发布于 2018-04-17 - 来自专栏AI研习社
深入探究深度卷积语义分割网络和 Deeplab_V3
我们将讨论关于生活中常见物体的语义分割任务的相关论文 - Deeplab_v3。您可以在点击阅读原文复制一份github代码 。 模型架构 与大多数编码器 - 解码器设计不同，Deeplab提供了一种不同的语义分割方法。它提出了一种用于控制信号抽取和学习多尺度上下文特征的架构。 ? Deeplab使用在ImageNet上预训练的残差网络ResNet作为其主要特征提取器网络。但是，它提出了一种用于多尺度特征学习的新残差块。 Deeplab还表明，必须根据特征图的大小调整扩张率。他们研究了在小特征图上使用大的扩张率的后果。 ? 为较小的要素图设置较大的扩张率的副作用。 在 多重网格 方法的推动下，Deeplab为每个卷积提出了不同的扩张率。总之，多重网格定义了三个卷积中每个卷积的扩张率。
1K20发布于 2019-05-08 - 来自专栏全栈程序员必看
DeepLab2：用于深度标记的TensorFlow库(2021)
[paper]DeepLab2: A TensorFlow Library for Deep Labeling [code]DeepLab2: A TensorFLow Library for Deep DeepLab2 包括我们最近开发的所有带有预训练检查点的 DeepLab 模型变体以及模型训练和评估代码，允许社区复制和进一步改进最先进的系统。 模型花园 在此，我们简要介绍我们开发的 DeepLab2 库中包含的 DeepLab 模型变体。 因此，Axial-DeepLab 采用提议的 Axial-ResNet 作为 Panoptic-DeepLab 框架 [13] 中的主干，在多个全景分割基准上优于最先进的卷积对应物。 MaX-DeepLab第一个完全端到端的全景分割系统。
1.1K10编辑于 2022-07-30 - 来自专栏量子位
谷歌开源语义图像分割模型DeepLab-v3+ | 附代码
安妮 编译自 谷歌官方博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，谷歌宣布开源语义图像分割模型DeepLab-v3+。 据谷歌在博客上的描述，DeepLab-v3+模型是目前DeepLab中最新的、执行效果最好的语义图像分割模型，可用于服务器端的部署。 DeepLab已三岁 虽然有“Lab”这个单词，但DeepLab真的不是谷歌的某个实验室啊喂~ 这是三年前谷歌提出的一个语义分割模型，它改进了卷积神经网络（CNN）的特征提取器，能更好地对物体建模，对上下文信息的理解也较为准确 经过多次训练后，改进版的DeepLab-v2和DeepLab-v3相继诞生。 而DeepLab-v3+模型就是DeepLab模型最新的改进方案。 研究人员通过添加一个简单的解码器模型扩展DeepLab-v3，用于细化分割结果，在物体边界的划分上甚是有用。
1.1K20发布于 2018-07-24 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
论文笔记系列-Auto-DeepLab:Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic
以往的NAS算法都侧重于搜索cell的结构，即当搜索得到一种cell结构后只是简单地将固定数量的cell按链式结构连接起来组成最终的网络模型。AutoDeeplab则将如何cell的连接方式也纳入了搜索空间中，进一步扩大了网络结构的范围。
61500发布于 2019-09-14 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Max-DeepLab全景分割流水线，分辨率高达51.3%
MaX-DeepLab是什么？ 最终的结果是，MaX-DeepLab在没有目标框的情况下显示出了极高的全景质量（PQ），高达7.1％，首次缩小了基于框的方法和无框方法之间的差距。 MaX-DeepLab在COCO测试开发集上达到了51.3％的PQ值，并且测试花的时间也得到很好控制。 ? MaX-DeepLab还采用了沙漏式解码器，将多种尺度特征聚合起来，最终以高分辨率输出。 ? 失败多次！终于成功 如下图所示，MaX-DeepLab正确地分割了坐在椅子上的狗，左边第一张图。 作者研发出PQ型损耗和双路径转换器的MaX -DeepLab，并且在具有挑战性的COCO数据集上实现了最先进的结果。
1.2K50发布于 2021-05-07 - 来自专栏机器之心
李飞飞等人提出Auto-DeepLab：自动搜索图像语义分割架构
Auto-DeepLab 开发出与分层架构搜索空间完全匹配的离散架构的连续松弛，显著提高架构搜索的效率，降低算力需求。 表 1：本研究提出的模型 Auto-DeepLab 和其它双层 CNN 架构的对比。 主要区别有：(1) Auto-DeepLab 直接搜索用于语义分割的 CNN 架构；(2) Auto-DeepLab 搜索网络级架构和单元级架构；(3) Auto-DeepLab 的高效搜索在一个 P100 另外，Auto-DeepLab 的轻量级模型性能仅比 DeepLab v3+ 低 1.2%，而参数量需求却少了 76.7%，在 MultiAdds 中的速度是 DeepLab v3+ 的 4.65 倍。 在 PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 数据集上，最好的 Auto-DeepLab 模型优于多个当前最优模型。
1.3K20发布于 2019-04-30
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