deeplabv3是一種語義分割網路，語義分割旨在對給定的每乙個畫素點進行類別**，在這裡我們來梳理一下deeplabv3網路的大致流程僅供參考，參考的演算法實現位址為：
演算法使用的資料集是分割常用的cityscapes，在對資料集進行適當的預處理後，輸入網路的是batchx3x256x256的和batchx256x256的標籤，標籤的取值範圍是0-19，代表一共有20類。
1.首先對進行特徵提取，上圖使用的是resnet18網路進行的特徵提取，得到的是512x32x32的特徵圖；
2.aspp網路層對上一步得到的特徵圖從5個分支分別進行各自的卷積提取操作，得到的都是256x32x32的特徵圖，然後將它們拼接在一起，得到1280x32x32的特徵圖，再經過兩次卷積得到20x32x32的特徵圖；
3.最後對20x32x32的特徵圖進行一次上取樣操作，得到20x256x256的特徵圖，即最後我們需要的輸出；
4.loss直接對20x256x256的特徵圖和256x256的標籤在每乙個畫素點進行交叉熵損失計算，考慮到類別不平衡問題，網路還對每個類別的損失新增了相應的權重；
語義分割網路DeepLab v3的架構設計思想 中
模型架構 與大多數編碼器 解碼器架構設計不同的是，deeplab 提供了一種與眾不同的語義分割方法。deeplab 提出了一種用於控制訊號抽取和學習多尺度語境特徵的架構。deeplab 把在 imagnet 上預訓練得到的 resnet 作為它的主要特徵提取網路 但是，它 為多尺度的 特徵學習新增了...
專案 語義分割DeepLabv3 樹莓派4B部署
1 樹莓派4b及冷卻配件 2 tf卡64gb及讀卡器 1 ubuntu 18.04.4 preinstalled server arm64 raspi3.img 2 minitool partition wizard 分割槽工具 格式化為fat32 3 balenaetcher 映象燒錄工具 1 首...
語義分割之deeplab v1
首先我們簡單考慮一下什麼是語義分割？語義分割是從粗推理到精推理的自然步驟。原點可以定位在分類，分類包括對整個輸入進行 下一步是本地化 檢測，它不僅提供類，還提供關於這些類的空間位置的附加資訊。最後，語義分割通過對每個畫素進行密集的 推斷標籤來實現細粒度的推理，從而使每個畫素都被標記為其封閉物件區域的...