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【深度学习】【语义分割】ASPP

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).

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带孔空间金字塔池化（ASPP）

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）：

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DeepLab v3_deeplab模型导出

[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

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深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

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。

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tensorflow 语义分割系列DeepLabV3V4实践

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.

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《DeepLab V2》论文阅读

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

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你知道Deeplab那些事儿吗？

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

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论文阅读理解 - (Deeplab-V3)Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

)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

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图像分割之DeepLab v3+

# 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

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论文阅读: 1606.Deeplabv2

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。

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LiteSeg: 一种用于语义分割的轻量级ConvNet

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。

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项目实战 DeepLabV1,V2,V3 Google三大语义分割算法源码解析

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).

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论文阅读: 1706.Deeplabv3

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

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计算机视觉杂志 | 10月刊

（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.

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CVPR 2019 | 国防科大提出双目超分辨算法，效果优异代码已开源

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。

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《DeepLab V3》论文阅读

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。

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DeepLab系列学习

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。

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图像语义分割综述

PSPnet 提到ASPP就要提一下PSP，很多论文在做对比时总会把这两个一起说。...ASPP是通过卷积核大小的改变扩大感受野，PSP是不同FM卷积后通过up后concat。...OCP的思想就是self_attention，对FM加了一个selfattention再concat.这个思想和DANet感觉是一致的，另外还结合的ASPP和PSP+OCP的框架结构。...另外论文也提出了和ASPP通过改变视野来学习，OCR能得到更好的分割效果。...另外论文也提出了和ASPP通过改变视野来学习，OCR能得到更好的分割效果。

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深入探究深度卷积语义分割网络和 Deeplab_V3

此外，在这个新模块的顶部，它使用了空洞空间金字塔池化 Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）。ASPP使用不同速率的扩张卷积作为对任意尺度区域进行分类的尝试。...此外，由于空洞卷积块没有实现完全的下采样，因此采用空洞金字塔池化ASPP来改变不同空洞卷积得出的图的大小。因此，ASPP结构允许使用相对较大的扩张率的空洞卷积从多尺度图像中学习特征。...Atrous空间金字塔池对于ASPP，其想法是为模型提供多尺度信息。为此，ASPP增加了一系列具有不同扩张率的空洞卷积。这些不同扩张率是为了获取较大上下文图像语义信息。...因此，使用16的输出步长后，ASPP接收大小为32x32的特征向量。此外，为了添加更多全局上下文信息，ASPP合并不同图像级的特征。首先，它将全局平均池用在最后一个空洞卷积模块的特征输出上。...ASPP在最后空洞残差块的扩张率为（6,12,18）。将输出步长设置为16极大加快训练。

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语义分割算法之DeepLabV3+论文理解及源码解析

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

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【深度学习】【语义分割】ASPP

带孔空间金字塔池化（ASPP）

DeepLab v3_deeplab模型导出

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献

tensorflow 语义分割系列DeepLabV3V4实践

《DeepLab V2》论文阅读

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图像分割之DeepLab v3+

论文阅读: 1606.Deeplabv2

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论文阅读: 1706.Deeplabv3

计算机视觉杂志 | 10月刊

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《DeepLab V3》论文阅读

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