跳跃连接为什么可以融合低分辨率和高分辨率信息
时间: 2023-09-21 12:13:38 浏览: 41
跳跃连接是指在神经网络中,在不同层之间建立直接的连接,从而将低分辨率和高分辨率信息融合起来。这是因为,在深度神经网络中,每一层都会提取不同抽象级别的特征,而跳跃连接将不同层之间的信息直接连接起来,可以使得底层特征和高层特征相互作用,从而融合低分辨率和高分辨率的信息。这种方式可以帮助神经网络更好地适应不同尺度和分辨率的输入,提高网络的表现力和泛化能力。
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改写:UNet算法利用Concat拼接层来融合编码器和解码器中对应位置上的特征图,如图所示2-5灰色箭头表示。这样,在进行上采样时,解码器可以获得更多的高分辨率信息,从而更好地还原出原始图像的细节信息,提高分割精度。而在网络的编码器部分,经过池化层之后,已经将特征图的分辨率降低到了很小的程度,这对精确的分割 mask的生成是不利的。因此,使用跳跃连接,可以将较浅的卷积层特征引入,这些特征具有较高的分辨率,并且具有较浅的层数,其中会包含着较为丰富的浅层信息,更加有利于生成分割 mask。
UNet算法采用Concat拼接层来融合编码器和解码器中相应位置的特征图,如图中2-5灰色箭头所示。这种方法在上采样时可以提供更多的高分辨率信息,使解码器能够更好地还原原始图像的细节信息,从而提高分割的准确度。然而,在网络的编码器部分,经过池化层后,特征图的分辨率已经降低到了非常小的程度,这对于精确生成分割掩模并不利。因此,使用跳跃连接可以将较浅的卷积层特征引入,这些特征具有较高的分辨率和较浅的层数,其中包含了丰富的浅层信息,更有利于生成分割掩模。
pytorch官方实现的FCN中实现不同layer层的融合
在PyTorch官方实现的FCN中,不同层的融合是通过跳跃连接(skip connection)实现的。具体来说,FCN的编码器部分采用了VGGNet网络,其中的卷积层输出的feature map被用于生成相应的预测结果。在解码器部分,通过上采样和融合不同层的feature map来生成最终的预测结果。
具体地,解码器部分采用了反卷积(deconvolution)和双线性插值(bilinear interpolation)操作将低分辨率的feature map上采样到原图大小,并通过跳跃连接将高分辨率的feature map与低分辨率的feature map进行融合。跳跃连接的实现方式是将高分辨率的feature map与低分辨率的feature map按照空间位置对齐,然后将它们按照一定的权重进行加权融合。这样可以使得低层的特征可以被高层的特征进行修正,从而提高预测的精度。
总体来说,FCN的跳跃连接实现了不同层之间的信息共享和融合,使得网络可以更好地利用不同层的特征信息来提高预测的准确性。