自动驾驶-端到端分割任务

news2024/11/15 11:27:28
image-20240713215451520

上采样

bed of nails

interpolation

transposed convolutions

1. 上采样 (Upsampling)

上采样是一种技术,用于增加数据集中的样本数量或是提高信号的分辨率。在图像处理中,上采样通常指的是增加图像的像素数量,从而使图像变得更大。这可以通过各种插值方法实现,如最近邻插值、双线性插值、三次插值等。

2. Bed of Nails

“Bed of Nails”是一种特定的上采样方法,其在信号处理中较为少见。在这种方法中,原始信号的每个样本之间插入一定数量的零值,基本上是在原有样本点保持不变的情况下,通过增加零来扩展信号。这种方法通常用作其他处理步骤(如滤波)的预处理步骤。

3. 插值 (Interpolation)

插值是一种数学和工程技术,用于通过已知数据点生成新数据点。在图像处理中,插值算法用于图像缩放时计算新像素点的值。常见的插值方法包括:

  • 最近邻插值:选择最近的像素值作为新像素的值。
  • 双线性插值:基于四个最近的像素点,通过线性方程计算新像素的值。
  • 三次插值:使用16个相邻像素来提高插值的平滑度和精确度。

4. Transposed Convolutions(转置卷积)

转置卷积,有时也被称为分数步长卷积或逆卷积,是一种特殊的卷积操作,通常用于深度学习中的生成模型,如自动编码器和生成对抗网络(GAN)中。其主要目的是进行特征图的上采样,即将低维度的特征图转换为高维度的输出。与普通卷积相反,转置卷积通过填充输入特征图中的间隙(通常填充0)和执行卷积操作来实现输出特征图尺寸的扩展。这使得模型能够从压缩表示中重建出更详细的数据或图像。

这些技术在计算机视觉、图像增强、超分辨率和许多其他深度学习应用中都非常重要,它们帮助模型在处理各种尺寸的数据时保持灵活性和效率。

全卷积网络架构

主干网络 VGG image classfication network

https://www.mygreatlearning.com/blog/fcn-fully-convolutional-network-semantic-segmentation/

全卷积网络(FCN)

全卷积网络(FCN)最初由Jonathan Long, Evan Shelhamer, 和Trevor Darrell在2014年提出,用于进行图像的像素级分类,也就是语义分割。FCN的关键创新是使用卷积层替代了传统卷积神经网络(CNN)中的全连接层,使得网络能够接受任意尺寸的输入图像。

image-20240713225120787

FCN的主要特点和架构包括:

  1. 全卷积化:传统的CNN在卷积层后通常包含几个全连接层,这限制了输入图像的尺寸。FCN将这些全连接层转换为卷积层,从而可以处理任何尺寸的输入。
  2. 上采样和跳跃连接:FCN通过使用转置卷积(有时称为逆卷积)层进行上采样,恢复图像的原始尺寸。此外,FCN使用跳跃连接将低层特征和高层特征结合起来,以保持边缘等细节信息。
  3. 端到端训练:FCN可以从头到尾进行训练,而不需要任何预处理或后处理步骤,可以直接输出像素级的预测图。

VGG网络(Visual Geometry Group)

https://www.mygreatlearning.com/blog/introduction-to-vgg16/

VGG网络是由牛津大学的Visual Geometry Group开发,首次在2014年的ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)中介绍。VGG网络是通过简化卷积网络结构的复杂性,同时提升深度来提高性能的典型例子。

VGG网络的特点如下:

  1. 简单且统一的架构:VGG网络主要由3x3的卷积层和2x2的最大池化层交替构成,使用的是非常小的感受野,但通过堆叠多个卷积层来增加网络的深度。
  2. 多个版本:VGG有几种不同的版本,常见的有VGG-16和VGG-19,数字代表网络中权重层的数量。VGG-16包含13个卷积层和3个全连接层,VGG-19则有16个卷积层和3个全连接层。
  3. 特征提取效果好:尽管VGG网络的结构较为简单,但其在特征提取上表现优异,被广泛用作许多视觉任务的预训练模型。

VGG网络由于其出色的特征提取能力,常被用作其他复杂任务(如**图像分割)**的主干网络。例如,在FCN中,可以使用预训练的VGG网络作为特征提取的基础架构,后续通过上述的全卷积化和上采样技术进行语义分割的任务。这样的组合利用了VGG的深度和强大的特征提取能力,同时通过FCN实现了对任意大小图像的精确像素级处理。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1926406.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL 中的几种锁

MySQL 中的锁 #按锁粒度如何划分? 按锁粒度划分的话,MySQL 的锁有: 表锁:开销小,加锁快;锁定力度大,发生锁冲突概率高,并发度最低;不会出现死锁。行锁:开销大,加锁慢…

Prometheus 云原生 - 基于 file_sd、http_sd 实现 Service Discovery

目录 开始 为什么需要服务发现机制 File Service Discovery(file_sd) 基本概念 配置方式 使用案例 HTTP Service Discovery(http_sd) 基本概念 配置方式 使用案例 开始 为什么需要服务发现机制 我们知道在 Prometheus …

【Linux】:文件fd

朋友们、伙计们,我们又见面了,本期来给大家带来关于文件fd的相关知识点,如果看完之后对你有一定的启发,那么请留下你的三连,祝大家心想事成! C 语 言 专 栏:C语言:从入门到精通 数据…

Java二十三种设计模式-单例模式(1/23)

引言 在软件开发中,设计模式是一套被反复使用的、大家公认的、经过分类编目的代码设计经验的总结。单例模式作为其中一种创建型模式,确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。本文将深入探讨单例模式的概念、实现方式、使用场景以及潜…

C语言 ——— 模拟实现strcpy函数

目录 strcpy函数功能介绍 strcpy函数的模拟实现 strcpy函数功能介绍 学习并使用strcpy函数-CSDN博客 strcpy函数的模拟实现 代码演示&#xff1a; #include<stdio.h> #include<assert.h> char* my_strcpy(char* destination, const char* source) {assert(des…

单目3D和bev综述

文章目录 SOTA2D 检测单目3d检测3d bev cam范式1 Transformer attention is all you need 20172 ViT vision transformer ICLR 2021google3 swin transformer 2021 ICCV bestpaper MS4 DETR 20205 DETR3D 20216 PETR 20227 bevformerLSSbevdetcaddn指标 mAP NDS标注&#xff1a…

kubernetes——Istio(三)

一、安全 将单一应用程序分解为微服务可提供各种好处&#xff0c;包括更好的灵活性、 可伸缩性以及服务复用的能力。但是&#xff0c;微服务也有特殊的安全需求&#xff1a; 为了抵御中间人攻击&#xff0c;需要流量加密。为了提供灵活的服务访问控制&#xff0c;需要双向 TL…

【P2P_BMA_P2MP_NBMA】

基本概念介绍 1. BMA&#xff08;Broadcast&#xff09; 广播型多路访问技术&#xff0c;在一个MA&#xff08;多路访问&#xff0c;在一个网段内的节点数量不限制。&#xff09;网络中同时存在广播机制。 特点&#xff1a; 允许将数据包广播到网络上的所有主机。路由器之间…

科普文:微服务技术栈梳理

概叙 如上两图所示&#xff0c;微服务架构下&#xff0c;需要的组件很多&#xff0c;上面中也并未列全。下面将梳理一下国内微服务架构下&#xff0c;用到的技术栈&#xff0c;仅供参考。 科普文&#xff1a;12种常见的软件架构-CSDN博客 没有最好的架构&#xff0c;只有最适…

开启音乐新纪元,AI人工智能创新歌词

在音乐的漫长历史长河中&#xff0c;每一次的创新都如同璀璨星辰&#xff0c;照亮了前行的道路。如今&#xff0c;人工智能的崛起正引领着音乐创作步入一个全新的纪元&#xff0c;为歌词领域带来了前所未有的变革。 “妙笔生词智能写歌词软件&#xff08;veve522&#xff09;”…

智慧园区智能化解决方案PPT(173页)

智慧园区智能化解决方案摘要 智慧园区智能化解决方案是一项综合性的系统工程&#xff0c;它通过集成先进的信息技术&#xff0c;实现园区管理的自动化、智能化&#xff0c;提高园区的安全性、效率和舒适度。本文详细介绍了某智慧园区项目的规划与设计&#xff0c;该项目建筑面…

python的字符串

字符串 简单操作 创建 利用 ‘ ’ 或 “ ” 将字符或数字包裹起来的都为字符串 a"你好" 格式化字符串 元组的字符格式化 字符串格式化函数 srt.format() f格式化 方法 split()//指定分割符经行分割 strip()//指定移除字符头尾的字符 join()//指定序列中的字符连接成新…

C#学习

C#学习 1.B站丑萌气质狗C#的循环-判断泛型错误处理面向对象static的使用定义showInfo类和Hero类 在这里插入图片描述 然后在该解决方案add新建一个类库&#xff0c;点击rebuild&#xff0c;会在bin文件夹下生成.dll文件 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direc…

SAC-IA粗配准算法记录

1. 算法思路 SAC-IA(Sample Consensus Initial Aligment,SAC-IA)粗配准算法是一种基于局部特征描述子的点云粗配准算法,其需要计算点云的快速点特征直方图(FPFH)来保持对应点对之间的相似关系,根据相似关系来搜索点云中的对应点。其基本原理是采用采样一致性的思想,通过查…

Zabbix6.0使用自带模板(Redis by Zabbix agent 2)监控Redis数据库

注意&#xff1a;Zabbix6.0使用Redis by Zabbix agent 2 模板可直接监控Redis数据。 1、添加Redis账号密码信息(如果Redis没有设置密码可省略此步骤) vim zabbix_agent2.confPlugins.Redis.Sessions.redis.Uritcp://redis.huayunworld.com:6379 Plugins.Redis.Sessions.redis…

工具推荐|语音轻松记笔记,AI帮你识别和润色

# 你日常有没有遇到这样的场景&#xff1f; 偶尔有一些奇思妙想想要记录下来&#xff0c;但没有一个轻量的工具&#xff0c;往往会想着想着就把这个想法抛之脑后。特别是搞短视频的&#xff0c;你也许希望把当时的想法录下来&#xff0c;稍微剪辑下就能出一条不错的口播视频。…

外泌体相关基因肝癌临床模型预测——2-3分纯生信文章复现——5.拷贝数变异及突变图谱(1)

内容如下: 1.外泌体和肝癌TCGA数据下载 2.数据格式整理 3.差异表达基因筛选 4.预后相关外泌体基因确定 5.拷贝数变异及突变图谱 6.外泌体基因功能注释 7.LASSO回归筛选外泌体预后模型 8.预后模型验证 9.预后模型鲁棒性分析 10.独立预后因素分析及与临床的相关性分析…

CMU 15-213 CSAPP. Ch9. Virtual Memory

CMU 15-213 CSAPP (Ch1~Ch3) CMU 15-213 CSAPP (Ch5~Ch7) CMU 15-213 CSAPP (Ch8) CMU 15-213 CSAPP (Ch9) CMU 15-213 CSAPP (Ch10) 视频链接 课件链接 课程补充 该课程使用 64位 编译器&#xff01; Ch9. Virtual Memory 9.1 Address spaces 将内存看成数组&#xff0c;物…

OpenGL笔记十二之实现三角形在屏幕横向上往复运动的动画

OpenGL笔记十二之实现三角形在屏幕横向上往复运动的动画 —— 2024-07-14 晚上 bilibili赵新政老师的教程看后笔记 code review! 文章目录 OpenGL笔记十二之实现三角形在屏幕横向上往复运动的动画1.运行2.vs3.fs4.main.cpp的关键部分 1.运行 2.vs #version 330 core layout …

成都工业学院2022级数据库原理及应用专周课程学生选课系统(进阶篇)

运行环境 操作系统&#xff1a;Windows 11 家庭版 运行软件&#xff1a;Visual Studio Code Navicat Premium 16 进阶内容 过程函数改为触发器 例如将学生选课的过程函数改为对选课表添加触发器 使用ruoyi-vue实现可视化 配置并运行ruoyi-vue 进行代码生成 将生成的代码添…