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  论文标题:v1:ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevicesv2:ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign

  核心解读:ShuffleNet的核心是采用了pointwisegroupconvolution和channelshuffle操作,保持了精度的同时大大降低了模型的计算量。这里的shuffle打乱是均匀随机打乱。在V2中,作者从MemoryAccessCost和GPU并行性的方向分析了高效网络设计准则:1.使用输入通道和输出通道相同的卷积操作;2.谨慎使用分组卷积;3.减少网络分支数;3.减少element-wise操作。

  FCN
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  论文标题:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation

  核心解读:CVPR2015年的最佳论文提名,也是CNN进行语义分割的开山之作。本文提出的全卷积、上采样、跳跃结构等也是非常具有意义的,对后来者影响巨大。

  U-Net

  论文标题:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation

  核心解读:Unet初衷是应用在医学图像上,属于FCN的一种变体。由于效果优秀,被广泛的应用在语义分割的各个方向,比如卫星图像分割,工业瑕疵检测等。尤其在工业方向大放异彩。Unet网络结构是非常对称的,形似英文字母U所以被称为Unet。非常经典的跳层链接也有FPN的影子。另外,该结构也是魔改的对象,类似unet++、res-unet等不下于数十种,侧面反应该作品的确很棒。

  PSPNet

  论文标题:PyramidSceneParsingNetwork

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  核心解读:PSPNet也是在FCN上的改进,利用金字塔池化引入更多的上下文信息进行解决,分别用了1x1、2x2、3x3和6x6四个尺寸,最后用1x1的卷积层计算每个金字塔层的权重。最后再通过双线性恢复成原始尺寸。最终得到的特征尺寸是原始图像的1/8。最后在通过卷积将池化得到的所有上下文信息整合,生成最终的分割结果。

  DeepLab

  论文标题:v1:SEMANTICIMAGESEGMENTATIONWITHDEEPCONVOLUTIONALNETSANDFULLYCONNECTEDCRFSv2:DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFsv3:RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentationv3+:Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation

  核心解读:v1:通过空洞卷积提升网络的感受野和上下文的捕捉能力,通过条件随机场(CRF作为后处理提高模型捕获精细细节的能力。v2:将最后几个max-pooling用空洞卷积替代下采样,以更高的采样密度计算featuremap。提出ASPP(astrousspatialpyramidpooling,既组合不同采样率的空洞卷积进行采样。另外DeepLab基础上将VGG-16换成ResNet。v3:改进了ASPP:由不同的采样率的空洞卷积和BN层组成,以级联或并行的方式布局。大采样率的3×33×3空洞卷积由于图像边界效应无法捕获长程信息,将退化为1×11×1的卷积,我们建议将图像特征融入ASPP。v3+:提出一个encoder-decoder结构,其包含DeepLabv3作为encoder和高效的decoder模块。encoderdecoder结构中可以通过空洞卷积来平衡精度和运行时间,现有的encoder-decoder结构是不可行的。在语义分割任务中采用Xception模型并采用depthwiseseparableconvolution,从而更快更有效。

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