当搜索终止时，最好的单元架构会被贪婪解码，而最好的网络架构会通过维特比算法得到有效解码。作者在从 Cityscapes 数据集中裁剪的 321×321 图像上直接搜索架构。...值得注意的是，本研究的最佳模型（未经过预训练）与 DeepLab v3+（有预训练）的表现相近，但在 MultiAdds 中前者的速度是后者的 2.23 倍。...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。...作者采用了 [49] 中的一阶近似，将训练数据分割成两个单独的数据集 trainA 和 trainB。优化在以下二者之间交替进行： 1.
（向下兼容） 2.如果装完驱动之后返回图形界面时黑屏，请重装系统，之后使用nvidia-smi确认驱动是否安装成功。若未成功，请重新选择驱动版本进行安装。...6.若是在Anaconda下面创建的环境，可以通过指定CUDA版本进行CUDA的安装，但是没有对应版本的CUDNN库，可以将下载的CUDNN解压，直接替换Anaconda-pkg里CUDNN的内容，CUDA...3.CityScapesScript测试集下载需要.edu后缀的邮箱。 4.缺少的库，如：pillow, tf_slim, quaternion按照返回讯息进行下载即可。.../deeplab/exp/train_on_train_set/eval' \ --dataset_dir='/home/administractor/data/cityscapesScripts/tfrecord.../deeplab/exp/train_on_train_set/vis' \ --dataset_dir='/home/administractor/data/cityscapesScripts/tfrecord
1、Feature maps的恢复 Deeplab V3+依靠2次4倍上采样将编码器网络的输出逐渐恢复到模型输入的大小。...同时，HED采用了更多不同倍数的上采样，将每个阶段的特征图直接还原到模型输入尺寸。因此HED在将低分辨率特征映射调整到模型输入尺寸时需要采用较大的反卷积核，因为其中的像素需要较大的接受域。...3、进一步细化 与HED和Deeplab不同V3+，在将特征映射恢复到模型输入大小后，使用卷积进一步细化。...3实验 3.1 数据集 作者在4个公共数据库上评估网络，分别是Sun520、Rain365、bjn260和Crack360。 Sun520由520张在晴天拍摄的照片组成。它是目前最大的开源裂缝数据库。...这些图像在训练时被裁剪成512×512。后者包含100幅图像，每幅图像有512×512像素。为方便起见，将以上两个数据集统一为一个数据库，Crack360。
深度学习系列（五）分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+) 内容目录 1、Deeplab V12、DeepLab V23、PSPNet4...、Deeplab v35、DeepLab V3+ 1、Deeplab V1 《Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully...上图a为DeepLab-LargeFOV（仅单个atrous conv），b为DeepLab-ASPP。...PSPNet在不同网格尺度上执行空间池化，并在多个语义分割数据集上获得出色的性能。 ? ?...DeepLab V3+将DeepLab V3作为encoder，把Xception和深度可分离卷积Depthwise separable convolution（之前的文章介绍过）应用到ASPP和decoder
包括安装、数据准备、模型训练、评估等等全部过程。还有将Caffe模型转换为PaddlePaddle Fluid模型配置和参数文件的工具。...，模型于18年3月份在WIDER Face数据集上取得第一名。...在图像语义分割任务中，我们主要介绍兼顾准确率和速度的ICNet，DeepLab中最新、执行效果最好的DeepLab v3+。...△ DeepLab v3+ 基本结构 ?...△ 基于Youtube-8M数据集的视频分类模型 评估结果 ? △ 基于Kinetics数据集的视频分类模型 评估结果 这部分的详情，可以移步GitHub，全程中文。
这里我们采用在 ADE20K 数据集上训练的场景解析模型，ADE20K 数据集是一个大规模图像数据集，包含由 150 个类别标记的图像； 计算图像各视觉对象（例如天空、建筑物和树）的比例； 保留符合以下两个标准的图像...，不进行梯度计算 segmentation_module.cuda() # 将语义分割模块移动到GPU上进行计算，使用CUDA加速 4.4 加载数据集 现在我们加载并对一张测试图像进行归一化处理，将图像归一化到一个尺度...]) # 打开图像并转换为RGB模式（实际是转换图片的维度顺序） pil_image = PIL.Image.open(file_path).convert('RGB') # 将图像转换为NumPy...4.5 自定义数据集 批量加载图像也可以用自定义数据集并且使用数据加载器： 有关自定义数据集并且使用数据加载器可以查看笔记：05-PyTorch自定义数据集[11] # 定义数据集类 class ImageDataset...V3+在城市研究中的最新应用：Cites期刊中有一篇论文：《基于深度学习方法分析步行环境对附近商业地产价值的影响》[22]中用到了Deeplab V3+ 模型，说该模型 Cityscapes 数据集进行训练
权重下载地址： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md 1....运行build_voc2012_data.py 生成 .tfrecord数据 在VOC2012数据集中，文件夹JPEGImages存放着原始的[n*m*3] .jpg格式图片，文件夹SegmentationClass...中存放Label数据，为[n*m*3]的 .png图片，首先应将这些label数据转换为[n*m*1]的单通道图片。...运行成功信息如下： 如果在第2步，没有将label数据转换为单通道数据，loss可能会爆炸性增长，也可能报错，提示：Loss is inf or nan. ? 4....运行eval.py，输出为MIOU值 ? 运行成功信息如下： 如果在第2步，没有将label数据转换为单通道数据，这里会报错提示：['predictions' out of bound]。 ?
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？...将全连接层改为卷积层； 将最后最后两个池化的步长改为1（保证特征图的分辨率，只下采样8倍） 把VGG16中最后三个卷积层（conv5_1、conv5_2、conv5_3)的采样率设置为2，且第一个全连接层的...空洞卷积：如果我们将全分辨率图像做空洞卷积(采样率为2，核大小与上面卷积核相同)，直接得到结果。这样可以计算出整张图像的响应，效果更加平滑，特征更加密集。...DeepLab v3+吸取Encoder-Deconder的结构（图中的(b)为编码器-解码器结构），增加了一个浅层到输出的skip层，如下图中的(c)。 ?...完整的DeepLab v3+的网络结构： ?
系列 3 参考资料 本文写的比较简单，属于入门入门入门级别，仅当作个人学习笔记和回忆时使用，更多细节和内容请参考论文和网络资料。...通过一系列卷积捕捉图像的复杂特征，CNN 可以将一张图的内容编码为紧凑表征。 但为了将单独的像素映射给标签，我们需要将标准 CNN 编码器扩展为编码器-解码器架构。...在这个架构中，编码器使用卷积层和池化层将特征图尺寸缩小，使其成为更低维的表征。解码器接收到这一表征，用通过转置卷积执行上采样而「恢复」空间维度，这样每一个转置卷积都能扩展特征图尺寸。...重点讨论了空洞卷积的使用，并提出的获取多尺度信息的ASPP模块，在多个数据集上获得了state-of-the-art 表现....V3+使用深度分离卷积替代了pooling，并且使用了Xception，Xception的核心是使用了Depthwise separable convolution。
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...利用全卷积增加感受野并加速运算 在ImageNet上预训练的VGG16输出感受野是 224 ∗ 224 224*224 224∗224（具有零填充）和 404 ∗ 404 404*404 404∗404，在将网络转换为完全卷积的网络后...VOC数据集上对比 在当时DeepLab模型的提升可以说很大。...图中为四路不同rate值的ASPP示意图，kernel_size=3，膨胀率分别为6、12、18、24，将feature map通过四路ASPP后，得到的结果在原feature map中的field-of-view...modified Xception 由于V3+主要使用的是Xcetion为backbone，所以重点探讨Xception的改进，如下图所示，分为三个部分：entry flow、middle flow、exit
，改善了分割分辨率 优点：训练速度快、效率高，占用内存少 缺点：测试时不是前馈（feed-forward ），需要优化来确定 MAP 标签 3、DeepLab DeepLab 由 Google AI...发布，主张用 DCNN 来解决语义分割任务，共包括 v1、v2、v3、v3+ 四个版本。...DeepLab-v3 将空洞卷积应用在了级联模块，并且改进了 ASPP 模块。 DeepLab-v3+ 在 encoder-decoder 结构上采用 SPP 模块，可以恢复精细的物体边缘。...王岩鑫：数据量不是很够，导致 IoU 和 AC 的表现一般，下次可以用数据量更丰富的公开遥感数据集试试。 问题 3：关于遥感还想尝试哪些方向？...---- 此次训练所用数据量较小，在训练集上 IoU 及 AC 表现一般，大家也可以尝试用已有公共遥感数据集进行模型训练，一般情况下训练越充分、训练数据越丰富，模型表现越好。
当 i \neq j 时，其他的值为0。...全连接层替换为卷积层； 去除降采样：将 pool4 和 pool5 层的 stride 由 2 改为 1，使得 VGG16 网络总的 stride 由原来的 32 变成 8。...实验 & 测试 学习率的更新策略和 deeplabV2 相同 —— poly； 裁剪：使空洞卷积的 rate 尽可能的有效，crop 的大小裁剪为 513； Batch Normalization； 数据增强...—— 随机左右翻转、随机缩放； Upsampling logits 保证 groundtruth 的完整性，将输出上采样 8 倍与完整的 ground Truth 进行比较； 八、DeepLab V3...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
2 数据集 VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。 基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。...，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。...X = torch.rand(size=(1, 3, 320, 480)) net(X).shape 使用 卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数（21类)。...我们可以看到如果步幅为 ，填充为 （假设 是整数)且卷积核的高和宽为 ，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大 倍。...由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。
数据集 VOC数据集一般是用来做目标检测，在2012版本中，加入了语义分割任务。 基础数据集中包括：含有1464张图片的训练集，1449的验证集和1456的测试集。一共有21类物体。...，最后再通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。...X = torch.rand(size=(1, 3, 320, 480)) net(X).shape 使用1x1卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数（21类)。...我们可以看到如果步幅为s，填充为（假设是整数)且卷积核的高和宽为，转置卷积核会将输入的高和宽分别放大倍。...由于是针对PASCAL VOC数据集图像进行的分割，PASCAL VOC数据集中只支持20个类别（背景为第21个类别），所以在分割时，遇到不在20个类别中的事物都将其标为背景。
，2018年DeeplabV3+网络在VOC2012和Cityscapes数据集上的表现优异，达到SOTA水平。...DeepLab系列共有V1、V2、V3和V3+共四篇论文。...DeepLabV3+ 总的来说，DeepLab系列的核心贡献: 空洞卷积；ASPP；CNN+CRF（仅V1和V2使用CRF，应该是V3和V3+通过深度网络解决了分割边界模糊的问题，效果要比加了CRF更好...它的输入参数是x（一张图片），输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。 G的训练程序是将D错误的概率最大化。...Vorontsov提出了一种图到图的网络框架，将具有ROI的图像转换为没有ROI的图像（例如存在肿瘤的图像转换为没有肿瘤的健康图像），然后将模型去除的肿瘤添加到新的健康图像中，从而获得对象的详细结构。
重磅干货，第一时间送达 ? ? 推荐文章【点击下面可直接跳转】： 2020 年校招，最值得加入的互联网公司有哪些？ 本文转自知乎问答，已获作者授权转载，禁止二次转载。...UNet的encoder下采样4次，一共下采样16倍，对称地，其decoder也相应上采样4次，将encoder得到的高级语义特征图恢复到原图片的分辨率。...2.数据量少。医学影像的数据获取相对难一些，很多比赛只提供不到100例数据。所以我们设计的模型不宜多大，参数过多，很容易导致过拟合。...个人尝试过使用Deeplab v3+和DRN等自然图像语义分割的SOTA网络在自己的项目上，发现效果和UNet差不多，但是参数量会大很多。 3.多模态。...以ISLES脑梗竞赛为例，其官方提供了CBF,MTT,CBV,TMAX,CTP等多种模态的数据。 ? 这就需要我们更好的设计网络去提取不同模态的特征feature。这里提供两篇论文供大家参考。
##TFRecord## TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制...这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为Tensor。...##Image to TFRecord## 首先我们使用TensorFlow提供的Flowers数据集做这个实验，数据集在我本地的路径为： 这是一个五分类的数据，以类别的形式组织数据，这非常符合我们自己组织数据集的习惯...TFRecord中需要包含图像的width和height这两个信息，这样在解析图片的时候，我们才能把二进制的数据重新reshape成图片； 2.TensorFlow官方的建议是一个TFRecord中最好图片的数量为...，用的就是之前打包进去的width和height，否则程序会出错； image = tf.reshape(image, [height,width,channel]) 2.在图片存储时的命名方式为：mun_Label_calss
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