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  • 编码解码网络作用
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    2021-10-14 10:57:04

    编码器结构:

    编码器部分主要由普通卷积层和下采样层将feature map尺寸缩小,使其成为更低维度的表征。目的时尽可能多的提取低级特征和高级特征,从而利用提取到的空间信息和全局信息精确分割。

    解码器结构:

    解码器部分主要由普通卷积、删除改样层和融合层组成。利用上采样操作逐步恢复空间维度,融合编码过程中提取到的特征,在尽可能减少信息损失的前提下完成同尺寸输入输出。

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  • Python的解码编码

    2020-11-21 02:27:57
    很多“中文乱码”的问题是跟Python的解码/编码有关,所以今天和大家说说Python的解码/编码(以Python2.7为例)。1.什么是Python解码/编码?Python里面的解码编码也就是unicode和str这两种形式的相互转化。解码就是...

    使用Python语言做网络爬虫或者写自动化脚本时,总会遇到“中文乱码”的问题,很是头疼。很多“中文乱码”的问题是跟Python的解码/编码有关,所以今天和大家说说Python的解码/编码(以Python2.7为例)。

    1.什么是Python解码/编码?

    Python里面的解码和编码也就是unicode和str这两种形式的相互转化。解码就是str -> unicode,相反的,编码是unicode -> str。

    总的来说就是:unicode是Python解释器的内码,所有代码文件在导入并执行时,Python解释器会先将字符串使用你指定的编码形式解码成unicode,然后再进行各种操作。不管是对字符串的操作,还是正则表达式,还是读写文件等等最好都通过unicode来进行。

    Python解释器在导入Python代码文件并执行时,会先查看文件头有没有编码声明(例如# -*- coding: utf-8 -*-等)。如果发现声明,如# -*-coding: utf-8 -*-,会将文件中的字符串从utf-8先解释成unicode的形式;如果文件头没有编码声明,则会以默认的ASCII来解释成unicode的形式。

    2.解码函数decode()和编码函数encode()

    在Python中,解码函数是decode(),编码函数是encode()。

    ﹒decode()的作用是将其他编码的字符串转换成unicode 格式,例如:name.decode(“utf-8”),表示将utf-8编码的字符串name转换成unicode

    ﹒encode()的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串,例如:

    name.encode(“GB2312”),表示将GB2312编码的字符串name转换成GB2312

    当代码中同时有编码声明(例如# -*- coding: utf-8 -*-等)和编码函数encode(‘gbk’),Python在执行时会优先选择真实编码gbk。当存在encode(‘gbk’)时,即便在开头申明了#-*- coding: utf-8 -*-,没有指定解码方式,程序是会报错的。

    解决方案:在中文“哈哈”前加上字符“u”,直接使字符是unicode类型,不用再将“哈哈”去解码操作。

    注意:上图中的 '\xb9\xfe\xb9\xfe'是“哈哈”的gbk编码;'\xe5\x93\x88\xe5\x93\x88'是“哈哈”的utf-8编码。上图说明,当存在encode(‘gbk’)时,即便在开头申明了#-*- coding: utf-8 -*-,在执行时会优先选择encode()函数中的gbk编码方式。

    需要注意的一点是,假设stra=‘哈哈’,如果我们调用stra.encode(),这里涉及到一个隐士的类型转化,会先将stra转化成unicode,才能进行编码,这也是不太容易理解的地方。而在中文前添加“u”字符,就使得stra转化成unicode这一步略去。

    3.Python解码

    解码是Python自动进行的,我们在程序开头没有编码声明(如:#-*-coding:utf-8-*-),也没有指明解码方式,Python就会使用sys.defaultencoding指明的方式来解码。很多情况下sys.defaultencoding是ASCII。

    4.Python编码

    Python默认采用ASCII编码,而ASCII编码不能用来编码中文字符。举个简单的例子:

    如下图,运行脚本时会有提示。因为Python编码默认是ASCII编码,不支持中文。

    解决方案1:在文件开头输入支持中文的编码方式:# -*- coding: gbk -*-。

    解决方案2:Python2.x默认是不支持中文的,我们在程序的开头加上#-*-coding:utf-8-*-,并在中文前加上“u”字符,也可以解决这个问题。这里的“u”表示将后面跟的字符串以unicode格式存储,然后Python会根据程序第一行的utf-8编码识别代码中的中文“你好”,然后转换成unicode对象(重申一下:中文前加“u”,直接免去“将字符串解码成unicode”这一步的操作哦)。

    补充一点:如果在中文前没有添加“u”,仅仅在程序的开头加上#-*-coding:utf-8-*-,屏幕上打印出的不是“你好”,如下图。这是由于Python编码与控制台编码的不一致造成的。Windows下控制台中的编码使用的是gbk,而在代码中使用的utf-8,Python按照utf-8编码打印到gbk编码的控制台下自然就会不一致而不能打印出正确的汉字。

    总之,在Python2.x版本中使用中文,最好在程序开头添加一行声明文件编码的注释:#-*-coding:utf-8-*-,然后在中文前添加“u”字符。可以不使用解码、编码函数,就尽量别使用(真的会绕晕的,哈哈……)。

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  • [1] 多层感知机(MLP)   最典型的MLP包括包括三层:输入层、隐层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的(全连接的意思就是:上...  激活函数:起非线性映射的作用,其可将神经元的输出幅度限制在一定范围内,.

    [1] 多层感知机(MLP)

      最典型的MLP包括包括三层:输入层、隐层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接)。
    请添加图片描述
      由此可知,神经网络主要有三个基本要素:权重、偏置和激活函数

      权重:神经元之间的连接强度由权重表示,权重的大小表示可能性的大小

      偏置:偏置的设置是为了正确分类样本,是模型中一个重要的参数,即保证通过输入算出的输出值不能随便激活。

      激活函数:起非线性映射的作用,其可将神经元的输出幅度限制在一定范围内,一般限制在(-11)或(01)之间。最常用的激活函数是Sigmoid函数,其可将(-∞,+∞)的数映射到(0~1)的范围内。

    [2] 编码器-解码器(encoder-decoder)

      编码器-解码器一般使用在机器翻译任务中,基于注意力机制的编码器-解码器架构如下:

    请添加图片描述
      这里只做简单介绍,了解更多可以查看文末的参考文章列表。

      编码器的最终隐藏状态可以传给另一个RNN(解码器)。该RNN的每个输出都是输出序列中的一个单词,并作为RNN下一步的输入。然而,这样的架构需要编码器编码整个输入序列为最终隐藏状态。相反,如果使用注意力模型,解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入,还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。

      解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图,其中“Context”(上下文)表示编码器输出张量。为了简化图形,示意图中省略了嵌入层。

    [3] 编码器-解码器(encoder-decoder)

    请添加图片描述

      为了解决由长序列到定长向量转化而造成的信息损失的瓶颈,Attention注意力机制被引入了。Attention机制跟人类翻译文章时候的思路有些类似,即将注意力关注于我们翻译部分对应的上下文。同样的,Attention模型中,当我们翻译当前词语时,我们会寻找源语句中相对应的几个词语,并结合之前的已经翻译的部分作出相应的翻译,如下图所示,当我们翻译“knowledge”时,只需将注意力放在源句中“知识”的部分,当翻译“power”时,只需将注意力集中在"力量“。这样,当我们decoder预测目标翻译的时候就可以看到encoder的所有信息,而不仅局限于原来模型中定长的隐藏向量,并且不会丧失长程的信息。

      数学运算可以查看文末的参考文章列表。

    [4] 残差连接(residual connection)

    请添加图片描述
      如上图,上面是来自于resnet模型的skip block的示意图。我们可以使用一个非线性变化函数来描述一个网络的输入输出,即输入为X,输出为F(x),F通常包括了卷积,激活等操作。

      这就是residual connection的思想,将输出表述为输入和输入的一个非线性变换的线性叠加,没用新的公式,没有新的理论,只是换了一种新的表达。

      残差连接是何的首创吗?当然不是,传统的神经网络中早就有这个概念,文【2】中则明确提出了残差的结构,这是来自于LSTM的控制门的思想。

    y = H ( x , W H ) • T ( x , W T ) + X • ( 1 − T ( x , W T ) ) y = H(x,WH)•T(x,WT) + X•(1- T(x,WT)) y=H(x,WH)T(x,WT)+X(1T(x,WT))

      可以看出,当 T ( x , W T ) = 0 T(x,WT) = 0 T(x,WT)=0 y = x y=x y=x,当 T ( x , W T ) = 1 T(x,WT) = 1 T(x,WT)=1 y = H ( x , W H ) y= H(x,WH) y=H(x,WH)

      总之,为我们所知道的就是下面的式子叫残差连接,residual connection:

    y = H ( x , W H ) + X y = H(x,WH) + X y=H(x,WH)+X

    参考文章:

    [1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325
    [2] 编码器-解码器参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405
    [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756
    [4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949

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  • 目录 1、摘要 2、网络结构及其细节 3、总结 ...解码网络作用是将低分辨率编码器特征映射到与输入分辨率大小的特征,以便进行像素级分类。SegNet的新颖之处在于解码器对其低分辨率输入特..

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/1511.00561

    目录

    1、摘要

    2、网络结构及其细节

    3、总结


    1、摘要

     提出了一种新颖使用的用于像素级语义分割的深度全卷积神经网络结构,称之为SegNet。这个核心可训练的分割引擎由一个编码器、对应解码器和一个像素级分类层组成。编码器网络的结构在拓扑结构上与的13个卷积层的VGG16网络相同。解码器网络的作用是将低分辨率编码器特征映射到与输入分辨率大小的特征,以便进行像素级分类。SegNet的新颖之处在于解码器对其低分辨率输入特征图进行上采样的方式。具体来说,解码器使用相应编码器的max-pooling步骤计算的pooling索引来执行非线性上采样,这就避免了上采样学习的成本。如此上采样后的map是稀疏的,但是使用可训练的卷积核进行卷积即可产生密集的feature map。我们将提出的架构与广泛采用的FCN,以及著名的DeepLab-LargeFOV, DeconvNet架构进行比较,结果表明,在达到较好的分割性能的同时,SegNet具有内存占用率和准确率上的平衡。SegNet的主要应用是场景理解,因此,它被设计成在推理过程中对内存和计算时间方面比较友好。与其他结构相比,它的可训练参数数量也明显较少,并且可以使用随机梯度下降进行端到端的训练。我们还对道路场景和SUN RGB-D室内场景分割任务进行了SegNet和其他架构的受控基准测试。这些定量评估表明,与其他架构相比,SegNet提供了良好性能,同时在推理时间和有效的内存推理方面具有竞争性。

    2、网络结构及其细节

    SegNet首先是一个编解码结构的网络,然后也是全卷积的。其属于FCN的扩展:对backbone的每个下采样层都进行了连接。反观FCN,最多只用到了8倍的下采样。SegNet通过连接Encoder(也即backbone)中的每个下采样层和Decoder中的每个上采样层,构成了一个对称的Encoder-Decoder结构,如图所示:

     SegNet的创新的关键之处,在于它的上采样部分,也即上图中的红色部分。上采样仅存在于Decoder中,其与Encoder的maxpooling层一一对应。上采样的过程是不需要学习的,只需利用Encoder的下采样(VGG中的max-pooling)时得到的池化索引(Pooling index)。之所以摘要中说其上采样是novelty,就是由于这个原因。

    具体地,SegNet中的上采样和FCN是有着本质区别的:SegNet上采样只需利用下采样中的池化索引,而FCN是基于学习进行上采样的。具体区别如图:

    从上图可以看出,SegNet上采样过程(左图)直接把每个元素的值填入对应max-pooling索引所指向的位置,其他位置则填充为0;而FCN需要对输入的feature map进行反卷积,然后与其他feature map相加(add)。需要知道的是,FCN的反卷积和普通卷积一样是需要学习的,其卷积核(filter)参数需要通过梯度下降一点点学习得到。关于反卷积和普通卷积的区别可以参考我的这篇博客

    这样一来,有个什么好处呢?既然SegNet的上采样不需要学习,那么就降低了学习成本,也即参数量方面会显著降低。但是需要注意,虽然上采样过程不需要学习,但通过max-pooling索引得到上采样feature map是稀疏的,那些填充了0的位置怎么办?作者的解决方案是在其后跟一个卷积步骤,使用卷积核对其该稀疏的feature map进行卷积,从而使其由稀疏变得稠密。

    这么一操作,还是避免不了参数学习啊!但总体而言,后面的这个卷积操作需要学习的力度就不需要那么大了,总体上还是降低了学习难度。为什么?就是其上采样利用了Encoder的max-Pooling的索引这些先验知识,从而指导了后续的卷积学习。一来一回之间,模型的效果没有多么明显的增长,但是参数量变少了,这对实时推理是大有好处的。因此,SegNet的论文就一直在强调:SegNet能够在精度差不多的情况下,占用内存更少、推理时间也有优势。至于推理时间的优势,其实并不明显,其主要优势还是占用内存少,因为推理过程中,关于上采样只需存储Encoder的max-Pooling索引,可以从下图看出其对比:

     

    3、总结

    SegNet主要优势是占用内存小,所以更适合移动设备上的推理,主要用于场景理解方面,如自动驾驶领域。内存的高效性,主要归功于其上采样只存储max-pooling索引。内存高效的同时,性能还说得过去,推理时间还能相对满意。个人认为该作较为有意思的地方就在于利用了Encoder中max-pooling的索引来指导后续的上采样过程,从而降低了上采样学习成本。

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