语义分割之RefineNet

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语义分割之RefineNet

背景介绍近来年,深度卷积网络在目标检测方面取得了一定的成绩.但对于密集预测,仍存在一定不足,原因是频繁的卷积和池化导致最终的特征分辨率降低. 针对这个问题,目前主要采用两种方法:第一种:空洞卷积,如Deeplab,但计算资源消耗太大:下图分别是残差结构和空洞卷积在提取稠密分割结果时的操作流程: 很明显,残差结构直接损失了空间分辨率.虽然空洞卷积在一定程度上减小了残差结构空间分辨率的损失,但是其训练的代价是非常高昂的(即使在GPU上). 第二种.充分利用中间层的语义信息来生成较高分辨率的…

【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30…

【Semantic segmentation Overview】一文概览主要语义分割网络（转）

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch…

语义分割丨DeepLab系列总结「v1、v2、v3、v3+」

花了点时间梳理了一下DeepLab系列的工作,主要关注每篇工作的背景和贡献,理清它们之间的联系,而实验和部分细节并没有过多介绍,请见谅. DeepLabv1 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs link:https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf 引言 DCNN在像素标记存在两个问题:信号下采用和空间不变性(invariance) 第一个…

Learning a Discriminative Feature Network for Semantic Segmentation（语义分割DFN，区别特征网络）

1.介绍语义分割通常有两个问题:类内不一致性(同一物体分成两类)和类间不确定性(不同物体分成同一类).本文从宏观角度,认为语义分割不是标记像素而是标记一个整体,提出了两个结构解决这两个问题,平滑网络和边界网络(Smooth Network and Border Network).平滑网络用的是通道注意力块(Channel Attention Block),来解决类内不一致性.边界网络集成了语义边界损失. 2.相关工作 Encoder-Decoder:主要考虑如何恢复由于池化造成的空间信息损失,…

使用Keras基于RCNN类模型的卫星/遥感地图图像语义分割

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153…