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Weekly-review of BUCT Lab-614
https://github.com/DIYer22/weekly-review/issues
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Review-2019.11.04-高博川
#632
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MrGfor95
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4 years ago
MrGfor95
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4 years ago
Weekly-review
在UNET的结构下分别加入了attention层和no-local层进行实验,得到的结果果然和Dlinknet有差距。实验的结构如下: 基础UNET:7层encoder,7层decoder,inchannels大小从8到1024。 Attention:参照原文章添加了attention gate,encoder得到的特征通过attention gate再和相应的decoder层进行concat。分别进行了两组实验,一组添加了4组attention块,尺寸从64到512,一组添加了6组attention块,从16到512。 NO-local:参照原文章添加了nolocal块,分别在encoder的第五层和第六层后面设置了nolocal块,进行了实验。nolocal的设置本身有4种结构,这里选用了最复杂的embedded_gaussian的形式。 实验结果:Dlinknet在massroad数据集上miou为78.26%,Unet为77.37%,Attention-4-unet为76.96%,Attention-6-unet为76.90%,Nolocal-unet为76.99%。
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看了几组实验结果的道路输出,即使是最好的DLinknet,在一些有树木遮挡的道路上也做到的只是接近,而不是把道路线条和道路网络连接起来了,这是一个可以考虑的点。
参照多分辨率的网络模型,看能否向目前的模型中添加一些不同分辨率的信息,能否在现有的模型上获得提升。
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