Unet网络
近期利用遥感影像进行路网提取,利用Unet网络进行图像分割
介绍如下:
U-net网络非常简单,前半部分作用是特征提取,后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U,故得名U-net。
U-net与其他常见的分割网络有一点非常不同的地方:U-net采用了完全不同的特征融合方式:拼接,U-net采用将特征在channel维度拼接在一起,形成更厚的特征。而FCN融合时使用的对应点相加,并不形成更厚的特征。
所以语义分割网络在特征融合时有两种办法:
1. FCN式的对应点相加,对应于TensorFlow中的tf.add()函数;
2. U-net式的channel维度拼接融合,对应于TensorFlow的tf.concat()函数,比较占显存。
2、上采样部分会融合特征提取部分的输出,这样做实际上是将多尺度特征融合在了一起,以最后一个上采样为例,它的特征既来自第一个卷积block的输出(同尺度特征),也来自上采样的输出(大尺度特征),这样的连接是贯穿整个网络的,你可以看到上图的网络中有四次融合过程,相对应的FCN网络只在最后一层进行融合。
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