【DeepLabv3+改进专栏!探索语义分割新高度】
你是否在为图像分割的精度与效率发愁?
本专栏重磅推出:
✅ 独家改进策略:融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化
✅ 即插即用模块:ASPP+升级、解码器
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近年来,大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注,但有两个尚未解决的关键问题需要进一步研究。1)现有的大核卷积神经网络的架构在很大程度上遵循了传统卷积神经网络或变压器的设计原则,而大核卷积神经网络的架构设计仍然有待解决。2)由于变形控制了多种模态,卷积神经网络在视觉以外的领域是否也具有较强的普遍感知能力还有待研究。在本文中,我们从两个方面做出贡献。1)我们提出了设计大核卷积神经网络的四个架构准则,其核心是利用大核区别于小核的本质特征——它们可以看到宽而不深入。在这样的指导下,我们提出的大核卷积神经网络在图像识别方面表现出领先的性能(ImageNet准确率为88.0%,ADE20K mIoU为55.6%