ASPP 空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling (ASPP))对所给定的输入以不同采样率的空洞卷积并行采样，相当于以多个比例捕捉图像的上下文。...上图为deeplab v2的ASPP模块，deeplabv3中向ASPP中添加了BN层，其中空洞卷积的rate的意思是在普通卷积的基础上，相邻权重之间的间隔为rate-1, 普通卷积的rate默认为1，...#without bn version class ASPP(nn.Module): def __init__(self, in_channel=512, depth=256):...super(ASPP,self).
ASPP模块主要包含以下几个部分： （1）一个1×1卷积层，以及三个3x3的空洞卷积，对于output_stride=16，其rate为(6, 12, 18) ，若output_stride=8，rate...DeepLab-LargeFOV（左：即仅单个atrous conv），DeepLab-ASPP（右，即ASPP）：
Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP): 图片 图6 Deeplab系列ASPP结构 上图是DeeplabV2中的ASPP...我这表明以不同尺度采样时有效的，在Deeolabv3中向ASPP中添加了BN层。...=(1, 6, 12, 18), # aspp 空洞卷积率 aspp_out_channels=256, # aspp输出通道数 align_corners...__init__() #定义ASPP模块 self.aspp = layers.ASPPModule( aspp_ratios, backbone_channels...表5记录了ASPP模块block4使用multi-grid策略和图像级特征后的效果。
[aspp1_pointwise/BatchNorm/moving_mean] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp1_pointwise...[aspp3_depthwise/depthwise_weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp3_depthwise...is missing variable [aspp3_pointwise/weights] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp3...[aspp1_pointwise/weights/Momentum] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp1_pointwise...[aspp3_depthwise/depthwise_weights/Momentum] WARNING:tensorflow:Checkpoint is missing variable [aspp3
ASPP中不同rates的空洞卷积通过控制不同的padding输出相同的尺寸，图像级特征中上采样后与ASPP尺寸一致。...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。...DeepLab v3: 改进了ASPP模块：加入了BN层， 探讨了ASPP模块的构建方式：并行的方式精度更好。 由于大采样率的空洞卷积的权重变小，只有中心权重起作用，退化成 卷积。...所以将图像级特征和ASPP特征进行融合。...(x) x2 = self.aspp2(x) x3 = self.aspp3(x) x4 = self.aspp4(x) x5 = self.global_avg_pool
)分割物体，设计了串行和并行的带孔卷积模块，采用多种不同的atrous rates来获取多尺度的内容信息； DeeplabV3 - 提出 Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP...提出的串行和并行ASPP网络模块包含了不同rates 的atrous convolution处理与batch normalization layers，对于网络训练很重要....convolution，由于图像边界效应，不能捕捉图像的大范围信息，effectively simply degenerating to 1×1 convolution, 故这里提出将图像层特征整合仅ASPP...ASPP, deeplabv3 中，将 batch normalization 加入到 ASPP模块. 具有不同 atrous rates 的 ASPP 能够有效的捕获多尺度信息....最后，论文改进了ASPP， 即， (a) 当output_stride=16时，包括一个 1×1 convolution 和三个3×3 convolutions，其中3×3 convolutions
ASPP模块 传统方法是把图像强行resize成相同的尺寸，但是这样会导致某些特征扭曲或者消失，这里联想到SIFT特征提取的时候用到过图像金字塔，将图像放缩到不同的尺度，再提取的SIFT特征点具有旋转...ASPP（多孔金字塔池化）就是通过不同的空洞卷积来对图像进行不同程度的缩放，得到不同大小的输入特征图，因为DeepLab的ASPP拥有不同rate的滤波器，再把子窗口的特征进行池化就生成了固定长度的特征表示...ASPP模块可以用下图表示： ?...，根据膨胀卷积r的不同组合，r={2,4,8,12}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
DeepLabv2 [2]: We use atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales...第二种延伸架构ASPP（Parallel Module）：在最后的feature map上，接上平行的Convolution Block，每一个Block取用不同rate的Atrous Convolution...ASPP在原本的DeepLab就已经被提出了，但是这边作者另外在ASPP后接上了Batch Normalization，另外加入了前面Image Feature Map一起合并做Global Average...在语义分割任务中采用Xception 模型，在ASPP和解码模块使用depthwise separable convolution，提高编码器-解码器网络的运行速率和健壮性。 ?...Note MobileNet-v2 based models do not employ ASPP and decoder modules for fast computation.
论文探索了一个新的更深层的Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP)，并应用了长短残差连接以及深度可分离卷积，从而得到了一个更快、更有效的分割模型。...二、创新点 基于编解码结构、Atours Spatial Pyramid Pooling (ASPP)、空洞卷积和深度可分离卷积，论文设计了一种能够适应任何backbone的LiteSeg结构。...2、新的更深层版本的ASPP模块经过调整并结合长短残差连接，可以更好地提升实验效果。
# 一个1×1卷积 + 三个3×3卷积(rate = {6, 12, 18}) + 全局平均池化 class ASPP_module(nn.Module): def __init__(self,..._() # Atrous Conv self.xception_features = Xception(nInputChannels, os) # ASPP...= ASPP_module(2048, 256, dilation=dilations[0]) self.aspp2 = ASPP_module(2048, 256, dilation...=dilations[1]) self.aspp3 = ASPP_module(2048, 256, dilation=dilations[2]) self.aspp4...(x) x2 = self.aspp2(x) x3 = self.aspp3(x) x4 = self.aspp4(x) x5 = self.global_avg_pool
Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 两大创新点： ASPP...受SPPNet启发，新提出空间金字塔池化 Atous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）（类似于SPPNet的空间金字塔结构），并行的采用多个采样率的空洞卷积提取特征，再将特征融合...： 能够用多尺度获得更好的分割效果： 更多的ASPP变种： 更优的backbone: DeepLabv2使用ResNet和VGGNet进行实验。
改进了ASPP： 相比V2的ASPP增加了1x1的conv以及global avg pooling。 对ASPP每个空洞卷积加入了BN层。...论文中的级联模块指复制了四份block4，这四份分别使用不同rate的空洞卷积，最终block输出结果： 但这种结构效果并没有改进后的ASPP结构好： 架构设计 Encoder的主体是带有空洞卷积的...DCNN，可以采用常用的分类网络如ResNet，然后是带有空洞卷积的空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)），主要是为了引入多尺度信息。...对于DeepLabv3，经过ASPP模块得到的特征图的output_stride为8或者16，其经过1x1的分类层后直接双线性插值到原始图片大小，这是一种非常暴力的decoder方法，特别是output_stride
简单的说，DeepLab V2就是DeepLab V1的基础上加了一个ASPP模块，这是一个类似于Inception模块的结构，包含不同膨胀系数的空洞卷积，增强模型识别同一物体的多尺度能力。...这里仍然只分析源码：为了方便理解把上篇文章中的ASPP模块的示意图放在这里： ?...pooling (ASPP) """ def __init__(self, in_ch, out_ch, rates): super(_ASPP, self)....将BN层加到了ASPP模块中。 使用了Multi-Grid策略，即在模型后端多加几层不同rate的空洞卷积。 具有不同 atrous rates 的 ASPP 能够有效的捕获多尺度信息。...def __init__(self, in_ch, out_ch, rates): super(_ASPP, self).
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。...我们实验了级联和并行的方式来部署ASPP模块。...还有一个重要的问题是，采用采样率非常大的3 * 3空洞卷积，由于图像边界效应，不能捕捉图像的大范围信息，也即是原文说的会退化成1 * 1卷积，所以论文在这里提出在ASPP模块中加入图像级特征。...ASPP 模块 DeepLabV3将BN层加入到V2提出的ASPP模块中。具有不同atrous rates的ASPP模块可以有效的捕获多尺度信息。...具体来说，编码多尺度信息，提出了级联模块逐步翻倍的atrous rates，提出了ASPP模块增强图像级的特征，探讨了多采样率和有效视场下的滤波器特性。
（2）Atrous空间金字塔池（ASPP）以多尺度和采样率稳健地分割对象。 （3）ASPP模块增加了图像级功能和批量标准化（Batch Normalization）。...Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) ?...DeepLabV2：在多个采样率和有效视场中使用过滤器，该方法被称为atrous空间金字塔池（ASPP） 。 3....DeepLabV3：使用图像级功能增强ASPP模块以捕获更长范围的信息，并添加批量标准化（Batch Normalization）。 4.
多尺度处理显着提高了性能，但代价是计算所有DCNN层的特征响应，以满足多种输入规模； （2）方案2：这是本文最大的亮点，较DeepLabv1的最大的改变就是提出了ASPP，如下图所示是ASPP在feature...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...用不同的颜色矩形框出来了，为了对中心像素（橙色）进行分类，ASPP通过采用具有不同速率的多个并行滤波器来利用多尺度特征。...作者设计了如下图的ASPP结构 二和三两种方法的结构合并并不会带来提升，相比较来说，ASPP的纵式结构要好一点。所以deeplab v3一般也是指aspp的结构，也就是三这种结构。...我们可以看到在不同的ASPP设置下的效果，同时multi-grid和image pooling的效果也可以看到，可以得出过大的增加dilation也是不好的。
DeepLab V3设计的ASPP模块较好的解决了第一个问题，而这里要介绍的DeepLabv3+则主要是为了解决第2个问题的。...OrderedDict import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from .deeplabv3 import _ASPP...class DeepLabV3Plus(nn.Module): """ DeepLab v3+: Dilated ResNet with multi-grid + improved ASPP...]) self.layer5 = _ResLayer(n_blocks[3], ch[4], ch[5], s[3], d[3], multi_grids) self.aspp...) h = self.layer3(h) h = self.layer4(h) h = self.layer5(h) h = self.aspp
图1 PASSRnet网络结构图 ● 残差空洞金字塔模块（Residual ASPP Module） PASSRnet首先利用一个共享权值的Residual ASPP模块对输入的双目图像进行多尺度特征提取...如图1（a）所示，Residual ASPP模块由残差空洞金字塔块（Residual ASPP Block）与残差块交替连接组成。...如图1（b）所示，Residual ASPP Block由三组空洞卷积组（ASPP Group）组成，在每个ASPP Group中，首先利用三个膨胀系数分别为1、4、8的3*3卷积层进行特征提取，之后利用一个...与ASPP Block相比，Residual ASPP Block利用残差连接进一步丰富了特征提取的尺度，实现了更密集的多尺度特征提取。
另外，这个残差块的顶部使用了空洞空间金字塔池化 (ASPP，Atrous Spatial Pyramid Pooling)。ASPP 使用了不同扩张率的卷积来对任意尺度的区域进行分类。...空洞空间金字塔池化 空洞空间金字塔池化（ASPP）的思想是提供具有多尺度信息的模型。为了做到这一点，ASPP 添加了一系列具有不同扩张率的空洞卷积。这些扩张率是被设计用来捕捉大范围语境的。...此外，为了增加全局的语境信息，ASPP 还通过全局平均池化（GAP）结合了图像级别的特征。 这个版本的 ASPP 包含 4 个并行的操作。...因此，使用 16 的输出步长意味着 ASPP 接收大小为 32 x32 的特征向量。 此外，为了添加更多全局语境信息，ASPP 结合了图像级别的特征。...ASPP 之后，我们将结果输入到另一个 1×1 的卷积中去生成最终的分割逻辑。
Convolution和全连接的条件随机场（Conditional Random Field，CRF），除了DeepLabv2有一个额外的技术叫做空间金字塔池化Atous Spatial Pyramid Pooling（ASPP...首先，输入图像通过网络中的atrous卷积和ASPP。然后，网络的输出图进行双线性插值bilinearly interpolated，并通过完全连接的CRF来微调结果并获得最终输出。...2.带孔空间金字塔池化（ASPP） ? 带孔的空间金字塔池化（ASPP） ASPP实际上是空间金字塔池的一个版本，其中的概念已经在SPPNet中描述。...在ASPP中，在输入特征映射中应用不同速率的并行空洞卷积，并融合在一起。 由于同一类的物体在图像中可能有不同的比例，ASPP有助于考虑不同的物体比例，这可以提高准确性。...DeepLab-LargeFOV（左：即仅单个atrous conv），DeepLab-ASPP（右，即ASPP） ?
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