除了全连接层,使用卷积神经网络进行语义分割存在的另一个大问题是池化层。池化层不仅扩大感受野、聚合语境从而造成了位置信息的丢失。但是,语义分割要求类别图完全贴合,因此需要保留位置信息。本文将介绍两种不同结构来解决该问题。
本文介绍一种编码器-解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度,解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接,因此能帮助解码器更好地修复目标的细节。U-Net 是这种方法中最常用的结构。
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待留
本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。
U-Net
分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。 多年来,我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割
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