该模块融合了4种不同金字塔尺度的特征,第一行红色是最粗糙的特征–全局池化生成单个bin输出,后面三行是不同尺度的池化特征。 为了保证全局特征的权重,如果金字塔共有N个级别 ...
ResNet 主干特征提取 残差网络根据堆叠的层数不同,采用两个不同的单元。 ResNet BasicBlock, , , , , kwargs ResNet BasicBlock, , , , , kwargs ResNet Bottleneck , , , , , kwargs ResNet Bottleneck, , , , , kwargs ResNet Bottleneck, , , ...
2020-12-25 23:55 0 526 推荐指数:
该模块融合了4种不同金字塔尺度的特征,第一行红色是最粗糙的特征–全局池化生成单个bin输出,后面三行是不同尺度的池化特征。 为了保证全局特征的权重,如果金字塔共有N个级别 ...
github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模块示意图如下 代码如下 class PSPModule(nn.Module): def __init__(self ...
引言 本文接着上一篇语义分割丨PSPNet源码解析「网络训练」,继续介绍语义分割的测试阶段。 模型训练完成后,以什么样的策略来进行测试也非常重要。 一般来说模型测试分为单尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的结果一般比单尺度高。除此之外,其他细节比如是将整幅图 ...
简介 语义分割:给图像的每个像素点标注类别。通常认为这个类别与邻近像素类别有关,同时也和这个像素点归属的整体类别有关。利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求。现有算法的主要 ...
引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下。 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节。在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码。搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异。 工程来自https ...
paper: Pyramid Scene Parsing Network code: caffe,PyTorch 官方blog Abstract PSPNet是港中文和商汤在CVPR2017上的一篇工作,将pyramid pooling引入到场景解析的分割任务中,取得很好的效果 ...
代码链接:https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation 使用PSPNet作为主干分类网络 1.将VOC2012数据集下载并解压到data/VOCtrainval_11-May-2012中 2.出现以下错误 3.经过调试 ...
基于LibTorch (Pytorch C++)的C++开源图像分割神经网络库. 分享一个C++的图像分割开源库LibtorchSegmentation,支持C++训练分割模型,可以训练 ...