resnet和deeplabv3的关系
时间: 2023-06-11 19:04:55 浏览: 117
ResNet是一个深度卷积神经网络结构,而DeepLabv3是一种基于ResNet的语义分割模型。DeepLabv3通过多尺度空洞卷积和全局池化等技术对ResNet进行改进,从而提高了其在语义分割任务上的性能。因此,我们可以说DeepLabv3是一种基于ResNet的改进型语义分割模型。
相关问题
deeplabv3 resnet网络结构
DeepLabv3使用的ResNet网络作为backbone网络,通常使用的是ResNet-101或ResNet-50。这里以ResNet-101为例,它的网络结构如下:
1. 输入层:$224 \times 224 \times 3$ 的图片
2. 卷积层:$7 \times 7$ 的卷积核,步长为2,输出通道数为64,padding为3
3. 批量归一化层
4. ReLU激活函数
5. 最大池化层:$3 \times 3$ 的池化核,步长为2,padding为1
6. ResNet模块1:包含三个卷积块,每个卷积块中包含两个 $3 \times 3$ 的卷积层
7. ResNet模块2:包含四个卷积块,每个卷积块中包含两个 $3 \times 3$ 的卷积层
8. ResNet模块3:包含23个卷积块,每个卷积块中包含两个 $3 \times 3$ 的卷积层
9. ResNet模块4:包含3个卷积块,每个卷积块中包含两个 $3 \times 3$ 的卷积层
10. ASPP模块:包含4个并行的分支,分别采用不同的空洞卷积率,输出通道数均为256
11. 全局平均池化层
12. 1x1卷积层:输出通道数为256
13. 上采样层:使用双线性插值将特征图上采样4倍
14. 1x1卷积层:输出通道数为48
15. 上采样层:使用双线性插值将特征图上采样4倍
16. 1x1卷积层:输出通道数为2(二分类问题)
17. 上采样层:使用双线性插值将特征图上采样8倍
18. 最终输出:$224 \times 224 \times 2$ 的特征图
可以看到,ResNet-101网络中包含了大量的卷积层和ResNet模块,这些层和模块的堆叠可以让网络具有更深的层数,增强网络的特征提取能力。
deeplabv3plus-resnet50
b'deeplabv3plus-resnet50'是使用深度学习技术构建的神经网络模型,其结构基于ResNet-50骨干网络和深度可分离卷积(separable convolution)的Deeplabv3+模型。该模型在图像处理任务中具有较高的准确性和鲁棒性,被广泛应用于实际场景中的计算机视觉应用中。