deeplabv2 vgg model下载

weixin_39820835 2020-06-21 04:00:27

deeplab v2 vgg 预训练模型，在网络初始化时可以提高网络的精度。
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deeplab v2 vgg 预训练模型，在网络初始化时可以提高网络的精度。

DeepLabv2是一个用于语义分割的架构，它建立在DeepLab的基础上，有一个无轨的空间金字塔集合方案。在这里，我们在输入特征图中应用了不同速率的平行扩张卷积，然后将它们融合在一起。由于同一类别的物体在图像中可能有不同的尺寸，ASPP有助于解释不同的物体尺寸。回顾下 DeepLab v1 ，其主要是在 FCN 的基础上对 VGG 网络进行调参 fine tuning，并在最后加上一个全连接的 CRF，保证对 FCN 得到的结果在局部细节（边界）上进行优化。

Deeplabv1 模型结构 1.VGG16的全连接层(FC层)转为卷积层（步幅32,步幅=输入尺寸/输出特征尺寸） 2.最后的两个池化层去掉了下采样（目标步幅8） 3.后续卷积层的卷积核改为了空洞卷积（扩大感受野，缩小步幅） 4.在ImageNet上预训练的VGG16权重上做fine-tune（迁移学习） DCNN存在的问题 DeepLab的解决思路 1.多次池化、下采样使输出信号分辨率变小：...

1.下载DeepLabV2的code https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2，这个网址是作者提供的官方页面进入这个页面之后点击download，然后进入下载页面下载之后就是这个压缩包 2.下载pretrained model 这个也就在刚刚那个页面就有，点击here进入models的界

这是一篇2016年发布在CVPR上的文章。接着上一篇DeepLab V1网络简介，本文对DeepLab V2网络进行简单介绍。个人感觉相对DeepLab V1，DeepLab V2就是换了个backbone（VGG -> ResNet，简单换个backbone就能涨大概3个点）然后引入了一个新的模块ASPP（Atros Spatial Pyramid Pooling），其他的没太大区别。

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