经上采样后的特征图是稀疏的，因此随后使用可训练的卷积核进行卷积操作，生成密集的特征图。 SegNet与FCN等语义分割网络比较，结果揭示了在实现良好的分割性能时所涉及的内存与精度之间的权衡。...5.6 DeepLab V3 DeepLab V3在论文 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 中提出。...DeepLab V3 依旧使用了ResNet 作为主干网络，也依旧应用空洞卷积结构。...DeepLab V3 模型在没有 CRF 作为后处理的情况下显著提升了性能。...(5) | 卷积神经网络 深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上) 深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下) 深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍 深度学习与CV
现在PyTorch官方已经在Github上给出示例代码，教你如何免费使用谷歌云TPU训练模型，然后在Colab中进行推理。...训练ResNet-50 PyTorch先介绍了在云TPU设备上训练ResNet-50模型的案例。如果你要用云TPU训练其他的图像分类模型，操作方式也是类似的。...在训练之前，我们先要转到控制台创建一个新的虚拟机实例，指定虚拟机的名称和区域。 ? 如果要对Resnet50在真实数据上进行训练，需要选择具有最多CPU数量的机器类型。...在fake_data上测试成功后，可以开始尝试用在ImageNet的这样实际数据上进行训练。...该模型在90个epoch后达到约76％的top-1准确率。 为了避免谷歌云后续进行计费，在训练完成后请记得删除虚拟机和TPU。
、DeepLab v3 。...参考文章：（“计算机视觉战队”微信公众平台推送） DeepLab V3 Deeplab v2 安装及调试全过程 谷歌——DeepLab v1 1）FCN 2014年 ?...本文的架构是：使用ResNet作为编译器，而GCN和反卷积作为译码器。还使用了名为Boundary Refinement的残余模块。 9）DeepLab v3 2017 ?...与Dilated convolutions (2015) 不一样的是，v3直接对中间的特征图进行膨胀卷积，而不是在最后做。 小总结： ?...原则上，可以直接使用A∪B中类的box损失和A中类的mask loss来进行反向传播训练，但是，这可能导致A组和B组之间的类特定检测权重Wc的差异，因为只有c∈A的Wc会通过权重传递函数T(·)从mask
为了快速启动分析，团队在标准图像分割数据集上训练了Mask R-CNN和DeepLab v3 +，并在下表中收集了许多这些指标。 使用Mask R-CNN进行实例分割： ?...在COCO数据集上测量的掩模R-CNN训练性能和准确度 使用DeepLab v3 +进行语义分割： ?...在PASCAL VOC 2012数据集上测量DeepPab v3 +训练性能和准确度 云TPU可以帮助你轻松地训练最先进的图像分割模型，并且通常可以非常快速地达到可用的准确度。...前两个Mask R-CNN训练运行以及上表中的两个DeepLab v3 +运行成本低于50美元。...在最新一代TPU硬件（v3）上使用TensorFlow机器学习框架用开源PASCAL VOC 2012图像语料库进行训练，它能够在不到五个小时的时间内完成。
我们以谷歌云为例，Tesla V100 每小时 2.48 美元、Tesla P100 每小时 1.46 美元，谷歌 Colab 免费提供的 Tesla T4 GPU 每小时也要 0.95 美元。...TPU v2 和 TPU v3 的计数方式差异主要体现在 Pod 上，一个 Cloud TPU v2 Pod 有 64 个 Cloud TPU，即 512 个 TPU 核心。...如上图所示，一个 Cloud TPU v3 训练 ResNet 需要 183 分钟，它的价格为 8$/h；8 块 Tesla V100 训练 ResNet 需要 137 分钟，它的价格为 19.84$/...我们可以理解为，GPT-2 就是在 GPT 的基础上放大十多倍，它需要的算力应该比 BERT 还大。堆了这么多算力与数据，GPT-2 的效果确实惊人，它根据一个前提就能从容地把故事编下去。...没有谷歌级别的算力，要怎么取得研究突破？ 在算完算力这笔账之后，我们可以得出一个结论：以谷歌、Facebook 等巨头为首的大型公司似乎才玩得起这种大模型，这种算力上的碾压是普通研究者无法抗衡的。
YOLO 对象检测器并优化其参数以完成训练（第 7 章） 使用 TensorFlow DeepLab 执行语义分割，并编写 TensorFlow 代码以在 Google Colab 中进行神经样式迁移...以下代码导入 ResNet 模型权重和预处理的输入，与上一节中的操作类似。...Google Colab 包含基于几个预先训练的模型的内置 DeepLab Python 代码。 可以在这个页面中找到。...Google Colab，Google Cloud TPU 和 TensorFlow 在深入研究示例代码之前，让我们了解 Google 机器学习的一些基本功能，所有这些功能都是免费提供的，以便我们可以开发强大的计算机视觉和机器学习代码...TensorFlow DCGAN – 示例 TensorFlow.org 有一个很好的图像修复示例，您可以在 Google Colab 或您自己的本地计算机上运行。
前面已经对该方面进行过复现实验，见：空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试（tensorflow)。...近段时间，google又推出了deeplab v3及其升级版本(deeplab v3 plus)，并且集成到其model库中，因此，对该库进行集成测试一下。...V3 Deeplab V3的论文名称为：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation，从这个题目可知，其对空洞卷积模块进行了优化...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...3、论文实验 谷歌已经推出了基于MoblieNetV2和XCeption的DeepLab分割架构，并公开了面向多种数据集的预训练模型。
在深度学习应用到计算机视觉领域之前，人们使用 TextonForest 和 随机森林分类器进行语义分割。卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。...Matters DeepLab v3 我列出了每篇论文的主要贡献，并稍加解释。...全连接层作为卷积操作 将全连接层在 VGG 等 Imagenet 预训练网络中进行卷积操作后，由于 CNN 中的池化操作，特征图仍旧需要上采样。解卷积层不使用简单的双线性插值，而是学习所进行的插值。...CRF 的训练/微调需作为后处理的步骤单独进行。 ? DeepLab2 流程图 VOC2012 基准测试分数： ?...该模块将 ResNet 的特征图与并行池化层的上采样输出结果连接起来，其中卷积核核覆盖了图像的全部、一半和小块区域。
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货！ 木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 很久没给大家带来教程资源啦。...友情提示：教程中的所有文件均可以在文末的开源地址获取。 预设置 在开始训练之前，得首先设置一下库、数据集等。...使用deeplab v3进行基线测试，结果发现次要类别的IoU特别低，这样会导致难以跟背景进行区分。 如下图中所示的墙、栅栏、公共汽车、火车等。 ? 分析结论：数据集存在严重的类别不平衡问题。...1152 --batch_size 8; IN在图像像素上，对H、W做归一化，用在风格化迁移。...CutMix 将一部分区域cut掉但不填充0像素，而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果按一定的比例分配。 ? 而在这里，则是在原有CutMix的基础上，引入了语义分割。
本文的主要贡献如下： （1）提出了PSPNet在基于FCN的框架中集成困难的上下文特征。 （2）通过基于深度监督误差开发了针对ResNet的高效优化策略。...论文模型基于ResNet，在Nvidia Titan X GPU上运行速度达到了 8FPS，全连接 CRF平均推断需要 0.5s，在耗时方面和DeepLabv1无差异，但在PASCAL VOC-2012...deeplab v3新设计的 aspp结果解决了问题1，deeplab v3+ 主要目的在于解决问题2。 问题2可以使用空洞卷积替代更多的pooling层来获取分辨率更高的feature。...以deeplab v3使用的 resnet101为例，stride=16将造成后面9层feature变大，后面9层的计算量变为原来的 2*2=4倍大。...这样做有利于训练。 再将编码器的输出上采样，使其分辨率与低层级feature一致。举个例子，如果采用 resnet conv2输出的feature，则这里要 *4上采样。
I Introduction 图像识别领域近年来取得了巨大进步，这得益于像AlexNet ，ResNet ，ViT 和Swin家族这样的突破性架构。...由于内存需求巨大，在高分辨率图像上训练这些模型仍然是一个挑战[10]。最近的工作通过各种方法着重解决这一挑战。一种常用的方法是先降低图像分辨率，然后再将其输入网络。...按照文献[47]中的协议，作者将数据集分为80个用于训练，20个用于测试。在表6中，U-net和DeepLab v3的Type Full版本是在完整图像（512 \times 512分辨率）上训练的。...在推理时也使用完整的分辨率。U-net和DeepLab v3的Type Downsampled（下采样）版本是在图像下采样到128 \times 128时进行训练的。...作者发现对于DeepLab v3和Unet，只有下采样图像（128 \times 128大小）可以进行训练，而Ours {}^{\ddagger} 可以在1024 \times 1024上进行训练。
．RefineNet； 6．PSPNet； 7．大内核(Large Kernel Matters)； 8．DeepLab v3； 对于上面的每篇论文，下面将会分别指出主要贡献并进行解释，也贴出了这些结构在...这相当于在重叠的输入图像块上评估原始的分类网络，但是与先前相比计算效率更高，因为在图像块重叠区域，共享计算结果。...△ DeepLab2网络的处理流程 分值 评论 来源 79.7 ResNet-101 + 空洞卷积 + ASPP + CRF 排行榜 △ DeepLab2网络在VOC2012上测试的基准分值 RefineNet...△ GCN网络结构 分值 评论 来源 82.2 - 详情见本论文 83.6 改进训练过程，未在本文中详细描述 排行榜 △ GCN网络在VOC2012上测试的基准分值 DeepLab v3 论文： Rethinking...具体解释： 与在DeepLab v2网络、空洞卷积中一样，这项研究也用空洞卷积/多空卷积来改善ResNet模型。
传统上，这个问题已经在3D LiDAR的帮助下解决了，它使用激光距离扫描来检测任何高度的地板中的障碍物和间隙。然而，即使是低端产品起价为8000美元，也限制了它们在大多数消费应用中的使用。...为了使用单个摄像头探测复杂的障碍物，该团队使用ResNet-50 v2作为特征提取器训练DeepLab V3 神经网络架构，以在机器人前方的地面上划分自由空间（未被障碍物占据的空间）。...这使得机器人能够穿越危险的环境，这在以前只有2D LiDAR是无法完成的。然后将检测到的危险区域送入自动导航系统，该系统在机器人移动时引导机器人。...谷歌的TensorFlow可视化工具TensorBoard用于可视化模型架构并监控NVIDIA Tesla V100 GPU上的网络培训。...TensorFlow深度神经网络在具有CUDA和cuDNN加速训练和执行的NVIDIA Tesla V100上进行了调整和训练。这些高性能工具允许在模型选择和超参数调整中快速迭代。
Kaggle 和 Colab 是两个非常相似的产品，它们都具有如下特性： 提供免费的GPU 在浏览器中使用Jupyter进行交互——但是它们都有自己独特的风格 旨在促进机器学习的协作 都是谷歌的产品 不是十全十美...两个平台上的内存大小和磁盘空间，可能会存在一些令人疑惑的地方。一旦在Kaggle或者Colab上安装软件并开始进程，它的内存和磁盘可用量就会发生变化了。我们可以用!...通过在Colab上使用混合精度进行训练，在batch size 为16的情况下，平均运行时间为16:37分钟。显然，我们成功的缩减了运行时间。...但是这一个发现表明，Colab上默认包的版本比Kaggle更新的要快。 前文提到的硬件差异，似乎并不是导致Kaggle混合精度性能不佳的原因。...使用Colab，我们可以将模型和数据都保存在谷歌云盘里。如果你用TensorFlow编程，那么Colab的TPU将会是一个很好的资源。
实验 & 测试 在 ImageNet 上预训练的VGG16权重上做 finetune CRF 是后期处理，不参与训练 测试时，对特征提取后得到的 feature map 进行双线性插值，恢复到原图尺寸，...实验上的改进： 训练时不同的学习策略。...七、DeepLab V3 1....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...2.1 Encoder encoder 就是 DeepLab V3，通过修改 ResNet101 最后两（一）个 block 的 stride，使得 output stride 为 8（16）。
DeepLab v2 在 PASCAL VOC 2012 上得到了 79.7% 的 mIoU。 论文中提出了语义分割中的三个挑战： 由于池化和卷积而减少的特征分辨率。 多尺度目标的存在。...DeepLab v2 使用 VGG 和 ResNet 作为主干网络分别进行了实验。...提出的 “DeepLab v3” 系统在没有 CRF 作为后处理的情况下显著提升了性能。 DeepLab v3 使用 ResNet 作为主干网络。...图12： DeepLab v3 关键特点： 在残差块中使用多网格方法（MultiGrid），从而引入不同的空洞率。...所有的特征融合都是使用sum（ResNet 方式）来进行端到端训练。 使用普通ResNet的残差层，没有计算成本高的空洞卷积。
如下所示为不同模型在不同 GPU 上进行训练的数据吞吐量： 对于所有测试结果，lambda 给出了测试模型与数据集。...RTX 2080Ti（11GB）：如果你想要认真地研究深度学习，不过用在 GPU 上的预算可以到 1200 美元。RTX 2080Ti 在深度学习训练上要比 RTX 2080 快大约 40%。...Colab 薅毛要技巧 很多开发者在使用 Colab 时，总会抱怨时不时的终止，抱怨每一次结束后所有包和文件都会删除。但实际上，除了访问外国网站，其它很多问题都能解决。...Colab 非常好的一点是能与谷歌云硬盘互动，也就是说等训练一些 Epoch 后，可以将模型保存在云端硬盘，这样就能做到持久化训练。...如上两行代码可以将谷歌云硬盘加载到远程实例的「content/drive」目录下，后面各种模型操作与数据集操作都可以在这个目录下完成，即使 Colab 断了连接，所有操作的内容也会保存在谷歌云盘。
过去，执行重复计数的常见思路是直接比较帧的像素密度，但现实世界的视频可能存在相机移动、视野中物体遮挡、比例尺发生巨大变化、形状变化等情况，因此学习不受这些噪声影响的特征是非常必要的。...为了做到这一点，当然要用机器学习。 具体来说，谷歌以端到端的方式训练了一个机器学习模型，可以直接估计重复的时间段。...这使得该模型可以在某些类别的动作上训练之后再泛化用于未曾见过的类别。 数据 训练上述模型的方法之一是收集一个大规模的包含重复活动的视频数据集且其中带有良好标注的重复次数。但这种方法存在两方面的困难。...（视频均来自 Kinetics） 评估 现在可以在合成的重复视频上训练模型了，但是所得到的模型必须要能泛化用于带有重复过程的真实视频才行。...为了在真实视频上评估训练所得到的模型的性能，谷歌从 Kinetics 数据集收集了大约 9000 段视频，并构建了一个新的数据集。
DeepLab-v3 是由谷歌开发的语义分割网络，近日，谷歌还开源了该系列的最新版本——DeepLab-v3+。...Deeplab 把在 ImagNet 上预训练得到的 ResNet 作为它的主要特征提取网络。但是，它为多尺度的特征学习添加了一个新的残差块。...首先，它们在几乎相同数量的参数下可执行更多的计算。第二，它们与非瓶颈单元的计算复杂度相似。 在实际中，瓶颈单元更适合于训练更深的模型，因为它们需要的训练时间和计算资源更少。...在原始实现的基础上，我们使用 513 x513 的裁剪尺寸进行训练和测试。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。...最后，8252 张图像中的 10%（大约 825 张图像）用来验证，其余的图像留着训练。 注意，这与原始论文是不一样的：这次实现没有在 COCO 数据集上预训练。
机器学习进展如此巨大，简直值得来一两瓶。 视频放出一天多，收获感谢无数。 量子位上完课，结合PPT写了笔记一份，分享给大家。 正式开始前，先来一份小目录。...也就是用先预训练一个Transformer解码器来完成语言建模，然后再训练它完成具体任务。 ? 经过这些进展的积累，2018年出现了BERT，在NLP的各项任务上都带来了性能的明显提升。 ?...将机器学习的一方面或者整个流程自动化，扔一个数据集进去，让系统自动决定所有的参数，从层数、模块、结构到超参数…… 谷歌的神经架构搜索，无论从效率还是准确率来看成绩都不错。...DeepLab系列用ResNet来提取图像特征，增加了全连接条件随机场（CRF）作为后续处理步骤，能捕捉图像中的局部和长距离依赖，优化预测图，还引入了空洞卷积。 ?...在前两版的基础上，DeepLab v3又增加了多尺度分割物体的能力。 ?
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