什么是SegNet神经网络?它为什么如此重要?
0 300
1
该提问暂无详细描述
收藏
2021-01-27 04:08 更新 🍊小桔子 •  1920
共 1 个回答
高赞 时间
0

SegNet神经网络是由剑桥大学的Alex Kendall,Vijay Badrinarayanan和Roberto Cipolla开发的一种卷积神经网络,用于语义像素标记。这个问题通常称为语义分割。

用于语义分割的网络通常将RGB图像作为输入数据,并具有n个通道图像的标签,其中n是涉及的标签数。每个通道对应一个标签,例如汽车,道路等,某个通道中的每个像素将为1或0,这具体取决于该像素是否属于与该通道相对应的标签。

SegNet由称为编码器和解码器的层组成。每个编码器应用卷积,批量归一化和非线性,然后对结果应用最大池化,同时存储从每个窗口提取的值的索引。

解码器与编码器类似,不同之处在于它们没有非线性,并且使用从编码阶段存储的索引对输入进行升采样。在最终解码器之后,输出被馈送到softmax分类器,后者给出最终预测。预测将是n个通道图像,因此我们必须编写一个单独的函数以将其转换为RGB图像,然后才能定性地查看结果。

通常,编码器是预训练的网络(常见示例是VGG-16或ResNet50),其中完全连接的层已删除,有利于解码器。

与当时最先进的模型相比,SegNet的参数要少得多(因为这些模型依赖于预训练网络的完全连接层),参数从134M增至1470M ,同时在某些基准上提供了更好的结果。

至于为什么SegNet这样重要的问题,整体执行语义分割的神经网络对于自动驾驶汽车很重要,因为如果一个通道可以保持图像中每个像素的深度/距离,我们就可以估算出物体离汽车有多远,汽车与其可以保持安全距离。

如果要说明为什么SegNet本身很重要,答案是它在获得像FCN 这样的大型卷积神经网络的输出之后,就改变了人们对单个解码器的看法。现在的方法可以提供更高的准确性,其中包括空间金字塔池。

收藏
2021-01-27 04:12 更新 Lisa •  1296