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。

此外,研究人员还公布了训练和评估代码,以及在Pascal VOC 2012和Cityscapes基准上预训练的语义分割任务模型。

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。

之后,他们还进一步将深度可分离的卷积应用到spatial pyramid pooling和解码器模型中,构建出更厉害的编码-解码器网络进行语义分割模型。

相关资源

想了解DeepLab-v3+的更多技术细节,可移步官方博客:

https://research.googleblog.com/2018/03/semantic-image-segmentation-with.html

或前往代码地址一探究竟:

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2018-03-13

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