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  • 那么,如何才能在全卷积神经网络上实现完全的端到端目标检测呢?针对这一问题,本文从两个维度作出了解答。一是提出了prediction-aware one-to-one assignment(POTO)标签分配策略,同时根据分类和回归的质量动态...

    目前,主流的目标检测算法大都需要经过人工设计的标签分配和NMS后处理,使之不能实现完全端到端的目标检测。那么,如何才能在全卷积神经网络上实现完全的端到端目标检测呢?针对这一问题,本文从两个维度作出了解答。一是提出了prediction-aware one-to-one assignment(POTO)标签分配策略,同时根据分类和回归的质量动态分配正负样本。二是提出3D Max Filtering (3DMF),利用多尺度特征提高卷积在局部区域的鉴别能力。

    1. 研究背景

    非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,用于目标检测中,就是提取置信度高的目标检测框,而抑制置信度低的误检框。

    目前,主流的目标检测算法大都会用到NMS,特别是基于锚点框的目标检测算法。用在当解析模型输出到目标框时,目标框会非常多,具体数量由锚点框的数量决定,其中有很多重复的框定位到同一个目标,NMS用来去除这些重复的框,获得真正的目标框。如上图所示,人、马、车上有很多框,通过NMS,得到唯一的检测框。

    2. 问题提出

    由以上分析可以看出,NMS是一个“one-to-many”标签分配策略,一个真实的边界框对应多个预测框。在这种机制下,一方面,要设置尽可能多的预测框来增加网络的鲁棒性;另一方面,过多的预测框引起了更多的重复样本。对此,很多研究学者做出了一些改进,但效果并不是很好。

    其实,要实现完全的端到端目标检测,解决方法也很简单。就是要抛弃传统的NMS,让一个真实框只生成一个预测框,也就是“one-to-one”标签分配策略。

    3. 研究方法

    为了实现“one-to-one”的标签分配策略,本文提出的方法的两个关键是:POTO和3DMF。得到的模型整体框架如下:

    3.1 POTO

    以往的“one-to-one”的标签分配策略采用的是hand-designed,这种方法得到的预测框位置往往不是最优的,强迫式的分配会使得网络收敛难度增加,同时造成更多的False-positive预测。因此,本文提出Prediction-aware One-to-one Label Assignment(POTO),根据预测的质量来进行标签分配。目标检测的损失函数为:

    其中,Lfg表示前景损失,Lbg表示背景损失。本文这里选取label assignment的指标为:

    3.2 DFM

    除了关注标签分配策略以外,本文还提出了一种更高效的网络结构来实现完全的端到端目标检测。首先,本文进行了一系列对比实验后发现,NMS带来的重复预测的问题主要来自最可能预测的邻近空间区域。

    卷积是一种具有平移不变性的线性运算,它在不同位置对相似的图形产生相似的输出,但是这个属性在消除重复预测方面有很大的障碍。因此,本文参考CornerNet和CenterNet中Max Filter,将其从single-scale扩展到多尺度版本,提出了一个名为3D Max Filtering (3DMF)的新模块来抑制重复预测。

    如上式所示,给定FPN的尺度s中的一个输入特征xs,首先采用双线性算子对τ相邻尺度的相邻特征插值到与输入xs相同的尺度。

    然后,对于s尺度下的空间位置i,在预先定义的三维中,根据比例τ尺度和φ×φ的空间距离,得到的最大值,这个操作可以通过高效的3D max-pooling运算轻松实现。

    3.3 Auxiliary Loss

    使用了POTO以及3DMF的模型表现性能依旧不如FCOS baseline,本文分析了该现象可能是由于一对一的标签分配提供较少的监督,使得网络难以学习强有力的特征表示导致的。为了解决这一问题,本文引入Auxiliary Loss来增强学习特征表达能力。

    Auxiliary Loss根据上述公式建议的匹配标准,融合了Focal Loss和改进的基于ATSS的一对多标签分配策略。

    4. 实验与分析

    4.1 实验设置

    本文在ImageNet数据集上进行预训练,采用 a pair of 4-convolution heads分别用于分类和回归。在训练阶段,将输入的图片的短边长度reshape为800。

    4.2 消融实验

    在“one-to-many”标签分配中,丢弃掉NMS,造成mAP大幅度下降,因此,仅仅依靠“one-to-many”分配,很难实现完全的端到端检测。此外,由下表可以看出,当采用“one-to-one”标签分配策略时,是否使用NMS的检测器之间的性能差距仍然不可忽略,本文提出的POTO+3DMF+Aux取得了最佳性能。

    4.2.1 POTO

    (1)空间先验:从下表可以看出,center sampling策略是要由于inside box和global策略的,它反映了图像的先验知识在现实世界场景中是必不可少的。

    (2)分类vs.回归:超参数α调节分类和回归的比例,当α=0时,仅依赖于分类的预测分数。在这种情况下,与NMS的差距被大大消除,但绝对性能仍然不令人满意,通过分类和回归质量的适当融合,绝对性能显著提高。

    4.2.2 3DMF & Aux Loss

    没有3DMF和Aux loss情况下,在mAP上without NMS方法上有了19% mAP的提升,通过使用所提出的3DMF,性能进一步提高了1.8% mAP,与使用NMS的差距缩小到0.2% mAP,结果显示了多尺度和局部范围抑制对于端到端目标检测的关键作用。加上Auxiliary Loss获得了和使用NMS的FCOS相当的性能。

    4.2.3 Larger Backbone

    本文还在更大的主干网络ResNet-101、带有可变形卷积的ResNeXt-101上进行了实验。当使用ResNet-101作为主干时,本文的方法比FCOS的方法稍差0.3%的mAP。但是,当引入更强的主干时,即带有可变形卷积的ResNeXt-101,本文的端到端检测器实现了1.1%的mAP绝对增益。

    4.3 可视化

    上图是FCOS以及本文所提出方法的可视化展示,从图中可以看出,FCOS中输出了大量的重复预测,很多位置的置信度分数较高,这些重复的预测被评估为假阳性样本,极大地影响性能。相反,通过使用本文所提出的POTO,重复样本被显著抑制。在引入3DMF后,达到更好的效果,这是由于3DMF模块引入了多尺度竞争机制,检测器可以在不同的FPN阶段很好地执行预测。

    5. 思考与讨论

    (1)本文分析了造成全卷积网络与端到端目标检测模型之间的差距的原因是“one-to-many”标签分配策略以及NMS的使用。基于此,提出了一种基于Predict-aware one-to-one标签分配策略和3D Max Filtering 方法,在引入Auxiliary Loss的情况下,在COCO和CrowdHuman数据集上使用NMS实现了比许多先进检测器更优越的性能。

    (2)本文在全卷积神经网络上实现端到端目标检测,给目标检测领域提出了一个新的研究方向。但是在实验对比部分,本文仅与Retinanet、Faster R-CNN、ATSS、DETR目标检测模型进行了对比,不知道与当前比较流行的YOLOv5、PP-YOLO、CenterNet2等模型的效果对比如何。

    论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/2012.03544v3.pdf

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  • 基于全卷积网络的SAR目标分类 文章目录基于全卷积网络的SAR目标分类1. MSTAR数据集扩充2. 全卷积网络模型(AConvNets)3. SOC条件下分类结果4. EOC1条件下分类结果5. EOC2条件下分类结果6. EOC3条件下分类结果 1. ...

    基于全卷积网络的SAR目标分类

    1. MSTAR数据集扩充

    • 在原始SAR图像(128×128)中随机裁剪88×88大小的切片,每一张切片都能包含目标区域,经过随机采样样本数量可达(128-88+1)×(128-88+1)=1681 倍,每一个类别的每张SAR图像都采样10个切片,从而提高训练样本数量。

    2. 全卷积网络模型(AConvNets)

    • 网络完全由卷积层实现,去掉全连接层,最后一层卷积输出直接Softmax输出每个类别概率,损失函数依旧为分类交叉熵损失,具体网络模型如下:

    在这里插入图片描述

    • 其中卷积层使用BN层防止过拟合并加速训练,输入训练集维度:[b, 88, 88, 1] -> 输出:[b, 1, 1, 10],训练仍然采用的分类交叉熵损失,优化器Adam,学习率为0.0001。

    3. SOC条件下分类结果

    • 训练集和测试集如下:

      类别数量
      训练集17°测试集15°
      2S1299274
      BMP2233196
      BRDM2298274
      BTR60256195
      BTR70233196
      D7299274
      T62299273
      T72232196
      ZIL131299274
      ZSU23/4299274
      总计27472426
    • 训练集每张SAR图像裁剪5个随机切片,中心裁剪1个切片,均为88×88像素,训练集一共2747×6=16482 (张)。测试集中心裁剪88×88的切片。

    • 训练:epoch = 50, Adam优化器,learning_rate = 0.0001, 在tensorboard中显示训练集和测试集Accuracy、Loss曲线:

    • 计算测试集的混淆矩阵如下:

       	 2S1 BMP2 BRDM B60 B70 D7 T62 T72 ZIL ZSU	
      2S1[[263   0   0   0   0   0  11   0   0   0]	95.99%
      BMP2[  0 132   0  18   3   0   0  42   0   1]	67.35%
      BRDM[  0   0 272   0   0   0   0   0   0   2]	99.27%
      B60 [  0   0   0 192   0   0   0   0   1   2]	98.46%
      B70 [  0   0   0  13 181   0   0   2   0   0]	92.35%
      D7 	[  2   0   0   0   0 272   0   0   0   0]	99.27%
      T62 [  0   0   0   0   0   0 273   0   0   0]	100%
      T72 [  0   0   0   1   0   0   0 195   0   0]	99.49%
      ZIL [  0   0   0   0   0   4   0   0 270   0]	98.54%
      ZSU [  0   0   0   0   0   0   0   0   0 274]]	100%
      总计: 95.07% 
      The Precision is :  0.9574354589252246
      The Recall is :  0.9507109053615832
      The Accuracy is :  0.9579554822753503
      The F1 is :  0.9493873742571258
      The F_beta is :  0.949223632328047
      The Auc Score is :  0.9996171502953114
      

    4. EOC1条件下分类结果

    • EOC1是大俯仰角变化条件下,其训练集和测试集如下:

      类别数量数量
      训练集17°测试集30°
      2S1299288
      BRDM2298287
      T72299288
      ZSU234299288
      总计11951151
    • 训练集每张SAR图像裁剪5个随机切片,中心裁剪1个切片,均为88×88像素,训练集一共1195×6=7170 (张)。测试集中心裁剪88×88的切片。

    • 训练:epoch200,Adam优化器,learning_rate = 0.0001, 在tensorboard中显示训练集和测试集Accuracy、Loss曲线:
      [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-

    • 计算测试集的混淆矩阵如下:

           2S1  BRDM  T72  ZSU	
      2S1   288   0    0    0		100%
      BRDM   0   287   0    0		100%
      T72    0    0   287   1		99.65%
      ZSU   59    0    0   229	79.51%
      总计: 94.79% 
      
      The CNN Precision is :  0.9564058388673098
      The CNN Recall is :  0.9479166666666666
      The CNN Accuracy is :  0.947871416159861
      The CNN F1 is :  0.9473793419770824
      The CNN F_beta is :  0.9465925313694183
      

    5. EOC2条件下分类结果

    • EOC2是车辆外观配置变化,其训练集如下:

      类别数量(俯仰角17°)
      BMP2(9563)233
      BRDM2298
      BTR70(C71)233
      T72(132)232
      总计995
    • 测试集:

      类别型号数量(俯仰角17° & 15°)
      T72S7419
      T72A32572
      T72A62573
      T72A63573
      T72A64573
      总计2710
    • 训练集每张SAR图像裁剪10个随机切片,中心裁剪1个切片,均为88×88像素,训练集一共995×11=10945(张)。测试集中心裁剪88×88的切片。

    • 训练:epoch50,Adam优化器,learning_rate = 0.0001, 在tensorboard中显示训练集和测试集Accuracy、Loss曲线:

    • 计算测试集的混淆矩阵如下:

      	BMP2  BRDM2  BTR70   T72  
      S7	 8		0	   0     411	98.09%
      A32	 0      0      0     572	100%
      A62  1      0      0     572	99.83%
      A63  1      0      0     572	99.83%
      A64  4      0      0     569	96.14%
      总计:98.78%
      

    6. EOC3条件下分类结果

    • EOC3是针对同一目标的不同型号变种,训练集和EOC2训练集一致,测试集如下:

      类别型号数量(俯仰角17° & 15°)
      BMP29566428
      BMP2C21429
      T72812426
      T72A04573
      T72A05573
      T72A07573
      T72A10567
      总计3569
    • 这里直接用EOC2训练好的模型进行预测,测试集的混淆矩阵如下:

      		   BMP2   BRDM2    BTR70   T72  
      BMP9566	   359		0		17	    52		83.88%
      BMPC21	   372		0		1		2		86.71%
      T72_812		2		0		1	   423		99.30%
      T72_A04		3		0		0	   570		99.48%
      T72_A05		1		0		0	   572		99.83%
      T72_A07		0		0		0	   573		100%
      T72_A10		20		0		0	   547		96.47%		
      总计:95.74%
      
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  • 核心思想: 1)不含全连接层的全卷积网络,可适应任意尺寸的输入。 2)使用反卷积进行上采样扩大图像尺寸,能够输出精细的结果。 3)使用跳跃连接的结构,提升鲁棒性和精确性。 2. 网络结构 网络结构示意图: 网络...

    论文题目:《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》
    论文地址:https://arxiv.org/abs/1411.4038

    传统的基于CNN的语义分割方法

           传统的基于CNN的语义分割方法为了对一个像素分类,使用该像素周围的一个图像块作为CNN的输入,用于训练和预测。这种方法有以下几个缺点:

    1)存储开销很大、例如,对一个像素使用的图像块的大小为15×15,然后不断滑动窗口,每次滑动的窗口给CNN进行判别分类。因此,所需的存储空间根据滑动窗口的次数和大小急剧上升。
    2)计算效率低下。相邻的像素块基本上是重复的,针对每个像素块逐个计算卷积,这种计算也有很大程度上的重复。
    3)像素块的大小限制了感受野的大小。通常像素块的大小比整幅图像的大小小很多,只能提取一些局部特征,从而导致分类的性能受到限制。

    1. FCN概述

           通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率(softmax归一化)。
           FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割(semantic segmentation)问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类(全联接层+softmax输出)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
           如下图所示,在传统的CNN结构中,前5层是卷积层,第6层和第7层分别是一个长度为4096的一维向量,第8层是长度为1000的一维向量,分别对应1000个类别的概率。FCN将这3层表示为卷积层,卷积核的大小(通道数,宽,高)分别为(4096,7,7)、(4096,1,1)、(1000,1,1)。所有的层都是卷积层,故称为全卷积网络。

    在这里插入图片描述

    核心思想:
    1)不含全连接层的全卷积网络,可适应任意尺寸的输入。
    2)使用反卷积进行上采样扩大图像尺寸,能够输出精细的结果。
    3)使用跳跃连接的结构,提升鲁棒性和精确性。

    2. 网络结构

    网络结构示意图:
    在这里插入图片描述
    网络结构细节图如下:

    在这里插入图片描述

    1. 对原图进行 conv1、pool1 后图像缩小为原图的 1/2。
    2. 进行 conv2、pool2,图像缩小为原图的 1/4。
    3. 进行 conv3、pool3,图像缩小为原图的 1/8,此时保留 pool3 的输出结果(特征图)。
    4. 进行conv4、pool4,图像缩小为原图的 1/16,此时保留 pool4 的输出结果(特征图)。
    5. 进行 conv5、pool5,图像缩小为原图的 1/32。
    6. 进行将原全连接层变成卷积操作的 conv6、conv7,输出的特征图大小仍为原图的 1/32。

    ● FCN-32s
           直接将conv7之后只有原图1/32大小的特征图进行32倍上采样恢复到原图大小,然后进行预测。

    ● FCN-16s
           先将conv7之后只有原图1/32大小的特征图进行2倍上采样,此时特征图为原图的1/16;然后和pool4的输出(也是原图大小的1/16)进行融合;最后将融合后的特征图进行16倍上采样恢复到原图大小,再进行预测。
    ● FCN-8s
           先将conv7之后只有原图1/32大小的特征图进行4倍上采样,此时特征图为原图的1/8;然后将pool4输出的特征图进行2倍上采样得到原图1/8大小的特征图;接着将前两个处理之后的特征图和pool3的输出(也是原图大小的1/8)进行融合;最后将融合后的特征图进行8倍上采样恢复到原图大小,再进行预测。

    3. 训练细节

    训练过程分为四个阶段,如下:
    1)第一阶段

    在这里插入图片描述
           使用数据集对模型的分类backbone进行预训练,使卷积层获得提取相应特征的能力。最后两层红色的是全连接层。

    2)第二阶段

    在这里插入图片描述       从特征小图(16×16×4096)预测分割小图(16×16×21),之后直接升采样为大图(300×300×21)。这里输出通道数为21的原因是:采用的PASCAL数据集中有20类,算上背景类一共21类。每个通道预测一类的像素。反卷积(橙色)的步长为32,故该网络被称为FCN-32s

    3)第三阶段

    在这里插入图片描述
           这个阶段上采样分为两次完成(橙色×2)。 在第二次升采样前,把第4个pooling层(绿色)的预测结果(蓝色)通过跃层结构融合进来,提升精确性。 第二次反卷积步长为16,这个网络称为FCN-16s。

    4)第四阶段

    在这里插入图片描述
           这个阶段上采样分为三次完成(橙色×3)。 进一步融合了第3个pooling层的预测结果。 第三次反卷积步长为8,记为FCN-8s。

    4. 实验效果

    在这里插入图片描述

    5. FCN缺点

    1)得到的结果还是不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍上采样的效果好了很多,但是上采样的结果还是比较模糊,对图像中的细节不敏感。
    2)对各个像素进行分类,没有充分考虑像素与像素之间的关系,即便是用卷积层替换了全连接层,但是依然是独立像素进行分类。

    展开全文
  • 性能优于Panoptic-DeepLab、AdaptIS和PCV等网络,代码现已开源! 注1:文末附【计算机视觉细分垂直方向】交流群(含检测、分割、跟踪、医疗、GAN、Transformer等) Fully Convolutional Networks for Panoptic ...

    表现SOTA!性能优于Panoptic-DeepLab、AdaptIS和PCV等网络,代码现已开源!

    注1:文末附【计算机视觉细分垂直方向】交流群(含检测、分割、跟踪、医疗、GAN、Transformer等)

    Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation

    在这里插入图片描述

    • 作者单位:港中文(贾佳亚团队), 牛津大学, 港大, 旷视(孙剑等)
    • 代码:yanwei-li/PanopticFCN
    • 论文:Fully Convolutional Networks for Panoptic Segmentation

    总结:Panoptic FCN的关键思想是在全卷积的pipeline中用生成的内核统一表示和预测事物。

    在这里插入图片描述
    在本文中,我们提出了一种概念上简单,强大且有效的全景分割框架,称为Panoptic FCN。 我们的方法旨在在统一的全卷积pipeline中表示和预测前景things和背景stuff。

    特别地,Panoptic FCN使用提出的kernel generator 将每个对象实例或填充类别编码为特定的内核权重,并通过直接卷积高分辨率特征来产生预测。

    使用这种方法,可以在一个简单的生成内核,然后分割工作流中分别满足things and stuff 的实例感知和语义上一致的属性。

    在这里插入图片描述

    实验结果

    在没有额外的框用于定位或实例分离的情况下,所提出的方法在单标度输入的COCO,Cityscapes和Mapillary Vistas数据集上的性能优于以前的基于框的模型。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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    在这里插入图片描述
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    FCN将传统卷积网络后面的连接层换成了卷积层,这样网络输出不再是类别而是heatmap;同时为了解决因为卷积和池化对图像尺寸的影响,提出使用上采样的方式恢复。 图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别...
  • 目录KAPPA LOSS FOR SKIN LESION SEGMENTATION IN FULLY ...CNN的引入,损失函数在神经网络训练中起到重要作用 本文提出了一种基于KAPPA系数的损失函数 该类损失函数较于Dice 损失函数的不同 关键字:图像分割,黑色素
  • 全卷积网络FCN

    2021-03-05 18:31:34
    FCN将传统卷积网络后面的连接层换成了卷积层;同时为了解决因为卷积和池化对图像尺寸的影响,提出使用上采样的方式恢复。 为什么需要FCN网络 或者可以说,FCN网络比传统的CNN语义分割好在哪里。 传统的CNN语义...
  • 全卷积网络FCN讲解

    2021-12-06 17:27:59
    全卷积网络FCN讲解一、背景二、FCN(全卷积网络)1. CNN与FCN的区别2. FCN采用的3大技术卷积化(Convolutionalization)反卷积(Deconvolution)跳跃结构(跳跃层、Skip Layer) 一、背景 FCN是由Jonathan Long等人在...
  • (FCN)用于语义分割的全卷积网络,FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反...
  • 基于全卷积网络的SAR目标识别 文章目录基于全卷积网络的SAR目标识别1. 数据准备2. 目标检测3. 区域生长算法及质心估计4. 对目标区域进行切片5. 目标分类 端到端的SAR自动目标识别:首先从复杂场景中检测出潜在目标...
  • 尽管全卷积网络具有这些优点,但由于三维数据的特点,全卷积网络并没有广泛应用到三维几何特征的提取。卷积网络用于3D数据时,标准输入是一个四维的数据(x, y, z, f): 三个空间维度(x, y, z)和一个特征维度f。但...
  • 全卷积网络 FCN 详解

    2020-12-20 07:12:38
    背景CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题。神经网络大神Jonathan Long发表了《Fully ...全卷积网络 Fully Convolutional NetworksCNN 与 FCN...
  • 全卷积神经网络(FCN)的keras实现

    千次阅读 2021-11-10 21:50:10
    全卷积神经网络(FCN)的keras实现 前言 前一阵子写了一篇图像分割的综述,学习了包括图像预处理 、阈值图像分割、神经网络图像语义分割等一些知识,通过matlab和python进行了实现,不过一直没有时间进行分享,现在...
  • 全卷积网络(FCN)与图像分割 文章目录全卷积网络(FCN)与图像分割从图像分类到图像分割FCN的原理输入和输出上采样 Upsampling跳级结构 SkipsFCN的优点和不足FCN的扩展参考 从图像分类到图像分割 卷积神经网络(CNN...
  • 我们清楚在VGG网络当中,我们最后需要使用三个连接层开始对原有图像进行处理,最后得到的是一个1×1000的向量,表示的是1000种识别种类的概率。VGG当中最后的连接是整个模型中的较大败笔 我们可以粗略的理解一下...
  • 这是 B 站找到的有关全卷积网络 FCN 的讲解视频,先看看这个详细了解下。 【深度之眼paper专题】语义分割的“开山之作”——FCN! 网络结构 下采样后到恢复成原始输入大小的输出之间靠的是反卷积,反卷积的概念我们...
  • 原文链接:全卷积网络 FCN 详解 FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map, 下面我们来看看FCN是如何做到像素级别的分类的 ...
  • FCN全卷积网络随笔

    2021-08-22 17:30:48
    参考:四、全卷积网络FCN详细讲解(超级详细哦) 这篇文章已经写的很好了,这里说两个我考虑的点。 第一个就是:FCN在缩小成heat map,为什么要通过上采样还原回原图大小? 我觉得这个的原因是因为,FCN需要找到原图...
  • 我们之所以可以得到 Class Activation Map,是因为我们使用了全卷积网络+GAP。 feature map可以保留原图的Spatial信息是因为全卷积网络中没有池化层,只有卷积层。 没有Pooling就意味着没有进行下采样,这也就意味着...
  • 利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割 文章目录利用VGG16搭建全卷积神经网络(FCN)实现语义分割1.简介1.1 FCN的介绍1.2语义分割任务是什么2.数据准备以及预处理3.模型的搭建结语 1.简介 1.1 FCN的介绍 ​ ...
  • 一、概述及相关概念简介 FCN:FCN是对图像进行像素级的分类(也就是每个像素点都进行...与经典的CNN不同,FCN对传入的图片尺寸没有要求,并且舍弃了连接层,转而使用上采样的方法将最后的输出采样到原图的大小 ...
  • 全卷积网络模型FCN的超简单复现

    千次阅读 2021-12-03 10:06:57
    与上面介绍的经典CNN在卷积层使用连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图(feature map)进行上采样,使它恢复到输入图像相同的尺寸,...
  • 在这类问题中,可以使用全卷积网络很好的解决,笔者借助Tensorflow设计了全卷积网络,进行了训练,从结果来看,准确度还非常高,以下是预测的示例结果: 以下是预测代码: import keras from PIL import ...
  • 点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上方···设为星标★,第一时间获取资源仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络...
  • 全卷积神经网络通常用来实现图像分割的功能,下面以U-net为例来说明其是如何实现的: 上采样:可以看到整个网络结构并不复杂,这里以二维图像为例,输入图像的维度是572*572,先进行两次3*3*64的卷积,由于未补0...
  • FCN:全卷积网络

    2021-06-23 09:31:13
    FCN(Fully Convolutional Networks)是深度学习应用在图像分割的代表作,是一种端到端(end to end)的图像分割方法,让网络做像素级别的预测直接...通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个连接层,将卷积层产生的特征
  • 转载请注明出处作为计算机视觉三大任务(图像分类、目标检测、图像分割)之一,图像...全卷积网络(Fully Convolutional Networks,FCN)是UC Berkeley的Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for ...
  • 全卷积神经网络FCN

    2021-07-24 20:25:40
    全连接层的缺点在于其会破坏图像的空间结构,因此人们开始使用卷积层来代替全连接层,通常采用1x1的卷积核,这种不包含全连接层的神经网络就是全卷积神经网络(FCN)。FCN最初是用于图像分割任务,之后开始在计算机...
  • 与我们在图像分类或目标检测部分的CNN不同,全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸:这是通过 转置卷积(transposed convolution)层实现的。 因此,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一...
  • RPN网络也是全卷积

    2020-12-30 17:17:40
    出自论文

空空如也

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全卷积网络

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