【问题标题】:Trouble understanding Fully-Convolution Network无法理解全卷积网络
【发布时间】:2021-02-14 02:31:20
【问题描述】:

我正在尝试关注this introduction 如何使用 VGG-16 进行语义分割。但是,本教程有一些我不清楚的方面:

以下是它们的实现细节:

我们将实施 FCN-8,详细步骤如下:

  • 编码器:使用预训练的 VGG16 作为编码器。解码器从 VGG16 的第 7 层开始。
  • FCN 第 8 层:VGG16 的最后一个全连接层被 1x1 卷积取代。

...

我不明白什么是第 7 层或第 8 层?有人能给我解释一下吗?

【问题讨论】:

    标签: python neural-network computer-vision conv-neural-network


    【解决方案1】:

    第 7 层只是 VGG16 的最后一个卷积层。

    第 8 层将是一个全连接/密集层,而是被一个 1x1 卷积取代,如果该层的输入大小为 1x1,则相同。否则,就好像您将每个像素映射到同一个密集层。

    如果您的输入大小使得第 8 层的输入大小为 1x1,则没有区别。如果它更大,这仍然可能允许网络以有意义的方式工作。

    【讨论】:

    • 如果我理解正确,那么第 8 层将是最后一层,如果我们要进行分类,我们将映射到所有类别?
    • 在正常的 VGG 中,是的。在这个网络中,它是解码器开始的地方。
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