deeplabv3plusLayers
(제거될 예정임) 의미론적 영상 분할을 위한 DeepLab v3+ 컨벌루션 신경망 생성
deeplabv3plusLayers
객체는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 대신 deeplabv3plus
함수를 사용하십시오. 자세한 내용은 버전 내역 항목을 참조하십시오.
구문
설명
는 지정된 기본 신경망, 클래스 개수, 영상 크기를 갖는 DeepLab v3+ 계층을 반환합니다.layerGraph
= deeplabv3plusLayers(imageSize
,numClasses
,network
)
는 다운샘플링 인자(출력 스트라이드)[1]를 layerGraph
= deeplabv3plusLayers(___,"DownsamplingFactor",value)8
또는 16
으로 추가로 설정합니다. 다운샘플링 인자는 DeepLab v3+의 인코더 섹션에서 입력 영상이 다운샘플링되는 정도를 설정합니다.
예제
입력 인수
출력 인수
알고리즘
xception
(Deep Learning Toolbox) 또는mobilenetv2
(Deep Learning Toolbox) 기본 신경망을 사용하여 DeepLab v3+ 신경망을 만드는 경우, 아트루스(atrous, 즉 팽창된) 공간 피라미드 풀링(ASPP) 하위 신경망과 디코더 하위 신경망 내에서 심도별로 분리 가능한 컨벌루션이 사용됩니다. 그 외 모든 기본 신경망에는 컨벌루션 계층이 사용됩니다.이 DeepLab v3+ 구현의 ASPP에는 전역 평균값 풀링 계층이 포함되지 않습니다.
참고 문헌
[1] Chen, L., Y. Zhu, G. Papandreou, F. Schroff, and H. Adam. "Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation." Computer Vision — ECCV 2018, 833-851. Munic, Germany: ECCV, 2018.
확장 기능
버전 내역
R2019b에 개발됨참고 항목
deeplabv3plus
| trainnet
(Deep Learning Toolbox) | semanticseg
| evaluateSemanticSegmentation
도움말 항목
- 딥러닝을 사용한 의미론적 분할 시작하기
- MATLAB의 딥러닝 (Deep Learning Toolbox)