上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30…

SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 发表于2016年,作者 Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla, Senior Member 模型结构: 创新点: 在 encoder 部分的最大池化操作时记录了最大值所在位置(索引),然后在 decoder 时通过对应的池化索引实现非线性上采样,这样在上采样阶段就无需学习…

SegNet,是一种基于编码器-解码器架构的深度全卷积神经网络,用于图像语义分割. 参考链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/7803544…

原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf github(tensorflow):https://github.com/aizawan/segnet 基于SegNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExprement-SegNet 摘要 Segnet是用于进行像素级别图像分割的全卷积网络,分割的核心组件是一个encoder 网络,及其相对应的decoder网络,后接一个象素级别的分类网络.encod…

简介 语义分割:给图像的每个像素点标注类别.通常认为这个类别与邻近像素类别有关,同时也和这个像素点归属的整体类别有关.利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求.现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率,以及如何组合这些向量. 几种结构 全卷积网络FCN:上采样提高分割精度,不同特征向量相加.[3] UNET:拼接特征向量:编码-解码结构:采用弹性形变的方式,进行数据增广:用边界加权的损失函数分离接触的细胞.[4] SegNet:记录池化的位置,反池化时恢复.[3] P…

文章来源: https://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/53467948 Introduction 自己制作国内高速公路label,使用SegNet训练高速公路模型,测试效果 参考:http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架.SegNet基于FCN,修改VGG-16…

segnet 编译与测试参考:http://sunxg13.github.io/2015/09/10/caffe/http://m.blog.csdn.net/lemianli/article/details/76687508http://blog.h5min.cn/u010069760/article/details/75258539(注意:nakefile而非makefile.config)1.编译caffe-segnet:1.1下载caffe-segnet(适用于segnet的caffe版…

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s…

目录 Tags: ComputerVision 编译 数据处理 训练结果 Reference Tags: ComputerVision 编译 src/caffe/layers/contrastive_loss_layer.cpp:56:30: error: no matching function for call to 'max(double, float)' Dtype dist = std::max(margin - sqrt(dist_sq_.cpu_data()[i]), Dtype(…

Abstract 安装好Segnet并使用Python进行训练和测试之后,考虑项目的应用,需要在C++的工程环境下进行继续开发,所以这里的主要内容是用C++建立工程,使用相应的数据集和权重参数文件进行测试. Caffe本身就是用C++开发的,所以也提供了相应的C++接口.作为简单的测试和学习,这里采用开源代码里的SegNet_with_C++进行测试,主要熟悉相关流程.在SegNet的目录下,examples/SegNet_with_C++里包含test_segmentation.cpp.可以使…

Paper link:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf Motivation:为了实际应用,主要是在时间效率和存储空间上做了改进: Introduction: (1)Pipeline: (2)Light 1.带index的pooling: 在SegNet中的Pooling与其他Pooling多了一个index功能(该文章亮点之一),也就是每次Pooling,都会保存通过max选出的权值在2x2 filter中的相对位置,对于上图的6来说,6在粉色2x2 f…

1.文章原文地址 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation 2.文章摘要 语义分割具有非常广泛的应用,从场景理解.目标相互关系推断到自动驾驶.早期依赖于低水平视觉线索的方法已经快速的被流行的机器学习算法所取代.特别是最近的深度学习在手写数字识别.语音.图像中的分类和目标检测上取得巨大成功.如今有一个活跃的领域是语义分割(对每个像素进行归类).然而,最近有一些方法直接采用了为图像…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/273 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi…

做图像处理,没有一定的知识储备是不可能的,但是一定要学会“借力打力”,搜集一些很实用的开源代码,你们看看是否需要~~ 场景识别: SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Robust Semantic Pixel-Wise Labelling https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet Tracking: Learning to Track: Online Multi…

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

一.FCN中的CNN 首先回顾CNN测试图片类别的过程,如下图: 主要由卷积,pool与全连接构成,这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution,全连接为图中蓝色的fully connected.卷积主要是获取高维特征,pool使图片缩小一半,全连接与传统神经网络相似作为权值训练,最后通过softmax输出概率最高的类别.上图中nxn表示feature map(特征图)大小, 如原图大小为227x227,经过卷积与pool后得到55x55的特征图(一层的特征图可以有多个类别).注意…

图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类. 图像语义分割,从FCN把深度学习引入这个任务,一个通用的框架事:前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map,后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出,最后得到一个精细的分割图. 前端 为什么需要FCN? 分类网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原来二维的矩阵(图片)压缩成一维的,从而丢失了空间信息,最后训练输出一个标量,这就是我们的分类标签. 而图像语义分割的输出需要是个分割图,且不论尺寸大…

目录 Q1:CNN 中的全连接层为什么可以看作是使用卷积核遍历整个输入区域的卷积操作? Q2:1×1 的卷积核(filter)怎么理解? Q3:什么是感受野(Receptive field)? Q4:对含有全连接层的 CNN,输入图像的大小必须固定? Q5:什么是 Global Average Pooling(GAP)? Q6:什么是 depthwise separable convolution?Depthwise convolution 和 pointwise convolution 分别又…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法…

学习语义分割反卷积网络DeconvNet 一点想法:反卷积网络就是基于FCN改进了上采样层,用到了反池化和反卷积操作,参数量2亿多,非常大,segnet把两个全连接层去掉,效果也能很好,显著减少了参数,只有290万,提升了性能 摘要 提出了一个创新的语义分割算法,反卷积网络.网络前几层用VGG16的结构.反卷积网络由反卷积层和反池化层组成,他们来实现像素级别的语义分割.我们把网络应用于输入图像得到每个结果,再将所有结果组合起来构成最终的语义分割图.这个方法可以降低现有的基于组合深度卷积网络和类别…

dense prediction  理解:标注出图像中每个像素点的对象类别,要求不但给出具体目标的位置,还要描绘物体的边界,如图像分割.语义分割.边缘检测等等. 基于深度学习主要的做法有两种: 基于图像分块:利用像素.超像素块周围小邻域进行独立的分类.(在分类网络中使用全连接层,固定图像块尺寸) 基于全卷积网络:对图像进行pixel-to-pixel 的预测,可以得到任意大小的图像分割结果,而且不需要对每个图像块进行分类,速度快.重要的两点:卷积层上采样.skip connection结构 由于…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1511.07122 tensorflow Github:https://github.com/ndrplz/dilation-tensorflow 摘要 该文提出了空洞卷积模型,在不降低分辨率的基础上聚合图像中不同尺寸的上下文信息,同时,空洞卷积扩大感受野的范围. 介绍 语义分割具有一定的挑战性,因为要进行像素级的分类,同时,要考虑不同尺寸大小的上下文信息的推理.通过卷积外加反向传播的学习算法,使分类的准确率得到大幅度的提升.由原始的分类到…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要 在移动端上进行实时的像素级分割十分重要.基于分割的深度神经网络中存在大量的浮点运算而且需要经过较长的时间才可以进行投入使用.该文提出的ENet目的是减少潜在的计算.ENet相比现存的分割网络,速度快18倍,参数量要少79倍,同时分割得到的准确率不有所损失,甚至有所提高. 介绍 目前,增强现实可…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf tensorflow代码:https://github.com/hellochick/PSPNet-tensorflow 基于PSPNet101的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-PSPNet 摘要 对于不非特殊条件的场景解析仍十分困难.该文利用金字塔池化模型,融合了图像中不同区域的上下文信息. 介绍 分割可以预测完全理解场景,预测标签,…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1611.09326.pdf tensorflow代码:https://github.com/HasnainRaz/FC-DenseNet-TensorFlow 实验代码:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-FC-DenseNet.git 摘要 经典的分割结构大致由以下部分构成:(1)用于提取粗略特征的下采样过程.(2)可训练的上采样通道,用于将模型的输出至输入图片大小的分辨率.(3…

论文链接:https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要 该文重新窥探空洞卷积的神秘,在语义分割领域,空洞卷积是调整卷积核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具.该文应用不同sample rate的空洞卷积以级联或者平行的方式来处理分割任务中的多尺寸问题.另外,增强了ASPP使其在图像级编码global context来生成卷积特征.该文与DeepLabv1,DeepLabv2不同,将作为后处理的CRF移…

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网…