ResNet18-ASPP: 语义分割深度模型与ASPP策略详解

语义分割是一种深度学习任务，目标是给定一张图像，对图像上的每个像素进行精确分类，预测其属于哪个类别。实验三主要集中在使用基于深度学习的全卷积网络（FCN）进行语义分割，具体来说，是在Pascal VOC数据集上进行训练和测试。 首先，实验的基础架构是ResNet-18，一个广泛应用于计算机视觉任务的深度神经网络。在实验中，原始的ResNet18被改造为一个适用于密集预测的模型，即去除了其顶部的全局平均池化层和全连接层。这种设计保留了ResNet的卷积特征提取能力，以便于处理高分辨率的像素级预测。在ResNet18-FCN模型中，通过一个1x1卷积层将512个通道的特征图压缩至像素类别数N，随后使用上采样层恢复分辨率，确保输出与输入图像有相同的尺寸。 实验中的另一个关键组件是ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling），它是一种增强语义分割性能的技术，通过引入不同尺度的空间金字塔池化来捕捉不同层次的上下文信息。在实验要求的选项中，可以选择将ResNet18-FCN与ASPP结合，以构建ResNet18-ASPP模型。ASPP模块通过不同步距的空洞卷积层，增加了模型对图像空间信息的敏感性，从而提高语义分割的准确性。 实验者可以选择在ResNet18-FCN的基础上，结合ASPP或其他针对上下文建模的方法，如PPM（Pyramid Pooling Module），以进一步优化模型的性能。这些方法旨在增强模型对图像全局特征的理解，减少因局部信息缺失导致的误分类。 总结来说，本实验关注的核心知识点包括全卷积网络的设计原则，ResNet18在语义分割中的应用，去除全局池化和全连接层的作用，以及ASPP在捕捉多尺度上下文信息和提升分割精度方面的贡献。通过对比ResNet18-FCN和ResNet18-ASPP的性能，研究者可以评估不同上下文建模技术对语义分割任务的影响。