最近看了几篇文章,其中均用到了hole algorithm。

最早用的就是deeplab的文章了,Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS  这篇文章和fcn不同的是,在最后产生score map时,不是进行upsampling,而是采用了hole algorithm,就是在pool4和pool5层,步长由2变成1,必然输出的score map变大了,但是receptive field也变小了,为了不降低receptive field,怎么做呢?利用hole algorithm,将卷积weights膨胀扩大,即原来卷积核是3x3,膨胀后,可能变成7x7了,这样receptive field变大了,而score map也很大,即输出变成dense的了。

这么做的好处是,输出的score map变大了,即是dense的输出了,而且receptive field不会变小,而且可以变大。这对做分割、检测等工作非常重要。

基于这个做检测的文章:SSD: Single Shot MultiBox Detector

接下来做分割的文章:Learning Dense Convolutional Embeddings for Semantic Segmentation      Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

后来经同事提醒,回头看了看xiaogang wang的文章,Highly Efficient Forward and Backward Propagation ofConvolutional Neural Networks forPixelwiseClassification 确实是一样的,但是他们的这篇文章引用率却不咋地啊,可能也和他们的开源态度有关系吧,他们只放出来部分代码,没诚心啊。

和同事讨论这个算法,我同事觉得这个后面的卷积核的变化必须和前面的pooling协调使用。可我始终觉得没有这个限定啊,目前都是这样用,是因为基本上都是用pooling进行降维,而不是convlution,感觉从文章里看也是没这个限定啊。当然如果能协调使用,就最大限度保证了位置信息,但是pooling步长变化了,其实严格来讲,已经不完全和之前的模型完全一样了,已经有变化了,但是如果不协调使用的话,变化就会更大了。而且如果从receptive field的角度来讲,其实是可以变化的,也就是说可以把receptive field变大,而且可以变的很大,而不是仅仅保持不变小,感觉其实hole algorithm的存在,一方面原因也是不想让receptive field变小。

这两篇文章都是我讲的,估计过几天我又忘记了。

deeplab hole algorithm的更多相关文章

  1. 转 SSD论文解读

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010167269/article/det ...

  2. 关于SSD和YOLO对小目标的思考

    所谓的小目标,要看是绝对小目标(像素),和相对小目标(相对原图的长宽来看的).大目标小目标只跟receptive field(感受野)有关,cnn本身可以检测任何尺度的物体.ssd对小目标检测不太适用 ...

  3. 论文阅读之:Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection?

    Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016   Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接 ...

  4. R-FCN论文翻译

    R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN ...

  5. 【Semantic Segmentation】 Instance-sensitive Fully Convolutional Networks论文解析(转)

    这篇文章比较简单,但还是不想写overview,转自: https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/52451098 另外,读这篇pape ...

  6. 中文版 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

    R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 摘要 我们提出了基于区域的全卷积网络,以实现准确和高效的目标 ...

  7. Mesh Algorithm in OpenCascade

    Mesh Algorithm in OpenCascade eryar@163.com Abstract. Rendering a generic surface is a two steps pro ...

  8. 《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》翻译

    Abstract Raft是一种用于管理replicated log的consensus algorithm.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:它 ...

  9. POJ 1584 A Round Peg in a Ground Hole --判定点在形内形外形上

    题意: 给一个圆和一个多边形,多边形点可能按顺时针给出,也可能按逆时针给出,先判断多边形是否为凸包,再判断圆是否在凸包内. 解法: 先判是否为凸包,沿着i=0~n,先得出初始方向dir,dir=1为逆 ...

随机推荐

  1. C++设计模式-Strategy策略模式

    Strategy策略模式作用:定义了算法家族,分别封装起来,让他们之间可以互相替换,此模式让算法的变化,不会影响到使用算法的客户. UML图: Strategy模式将逻辑(算法)封装到一个类(Cont ...

  2. 【cocos2d-js官方文档】一、搭建 Cocos2d-JS 开发环境

    http://blog.csdn.net/qinning199/article/details/40395085

  3. Java温故系列之web项目复习

    如果从外面导入项目 操作方法为: File->Import -->General-->Existing Project into Workspace 搭建sqlserver数据库连接 ...

  4. 关于Hibernate XXX is not mapped 错误

    我的实体类是这么配置的 @Entity(name="EntityName")  //必须,name为可选,对应数据库中一的个表 就会出现 XXX is not mapped.   ...

  5. 用EXCEL内嵌的Visual Basic for Application 编程,通过 UGSimple USB-GPIB 控制器来驱动仪器34401A,并从34401A读取数据

    现在市场上有很多中USB-GPIB 控制器,或叫 USB 转GPIB链接线. 每种GPIB控制器都有它的 函数库(dll库).各种GPIB 控制器的价钱插别很大.这里以一种价钱较便宜的USB-GPIB ...

  6. 快速卸载VS2015的办法

    1.以管理员身份运行CMD: 2.在CMD里输入F:\>vs_enterprise.exe /uninstall /force

  7. CentOS安装NodeJS及Express开发框架

    http://zhaohe162.blog.163.com/blog/static/38216797201402234212981/   express 命令行工具 npm install -g ex ...

  8. rabbitMQ学习(五)

    topic匹配模式,topic能满足匹配结果就行. 发送端: public class EmitLogTopic { private static final String EXCHANGE_NAME ...

  9. 我个人结合到老师的来理解的——Asp.net Webform的页面生命周期

    1.分析请求的资源路径,寻找目录中对应的资源文件,若无法找到资源文件,则返回404错误2.分析资源文件的Page命令,通过Page指令找到代码文件和类 3.将页面文件和类一起编译生成最终的类(仅仅在第 ...

  10. python基础学习笔记3

    特殊方法与多范式   Python一切皆对象,但同时,Python还是一个多范式语言(multi-paradigm),你不仅可以使用面向对象的方式来编写程序,还可以用面向过程的方式来编写相同功能的程序 ...