语义分割1

【语义分割1】实验是深度学习领域中的一个重要任务，主要目标是对输入图像的每个像素进行分类，输出每个像素所属的类别。语义分割在自动驾驶、遥感图像分析、医疗影像诊断等领域有广泛应用。本实验中，采用了两种基于深度学习的模型：全卷积网络（FCN）和结合了空洞空间金字塔池化（ASPP）的ResNet18。 全卷积ResNet18-FCN是将经典的ResNet18网络修改为适合语义分割任务的形式。传统的ResNet18网络包含全局池化层和全连接层，但在FCN中，这些层被移除，转而使用1x1卷积层来减少通道数，然后通过上采样层恢复到原始图像的分辨率，使得模型能对每个像素进行预测。ResNet18-FCN的输出特征图的通道数与像素类别数相等，从而实现像素级别的分类。 ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）是针对上下文信息建模的一种方法，尤其适用于处理语义分割任务。在ResNet18-ASPP模型中，ResNet18的最后层被替换为ASPP模块。ASPP模块包括并行的空洞卷积层和图像池化层，空洞率（dilation）的不同使得模型能捕获不同尺度的信息。空洞卷积通过在滤波器中插入空洞（0填充）来扩大感受野，而不增加计算复杂度。ASPP模块的输出会被整合，通过1x1卷积调整通道数，然后上采样得到最终的预测图。 实验中，两个模型都在Pascal VOC数据集上进行训练和验证，图像尺寸统一调整为480x480，以减少计算资源需求。模型训练完成后，会在验证集上评估性能。值得注意的是，实验还提供了结合Transformer Block的选项，Transformer结构在处理序列数据时表现出色，能够捕捉长距离依赖，但在这里并未详细描述如何集成到语义分割模型中。 总结来说，语义分割1实验的核心是将ResNet18网络转化为适合语义分割的架构，通过全卷积和ASPP模块来提取和融合多尺度信息，从而实现对图像像素级别的精细分类。实验不仅要求模型的准确性，同时也关注模型的效率和计算资源的使用。在实践中，预训练模型的使用可以加速训练过程并提高模型性能。