借鉴了DenseNet的思想,用了空洞卷积而不是池化,使得特征图不会缩小,因此每个dense连接都可以直接连,最后一层是包括了前面所有层的特征图。
此外还加入了channel-wise的注意力,对每个通道进行筛选。
做的还是逐像素预测,选取一个像素点周围d的大小输入到网络中,得到标签。
补充:
DenseNet 结构:
内存开销巨大。
借鉴了DenseNet的思想,用了空洞卷积而不是池化,使得特征图不会缩小,因此每个dense连接都可以直接连,最后一层是包括了前面所有层的特征图。
此外还加入了channel-wise的注意力,对每个通道进行筛选。
做的还是逐像素预测,选取一个像素点周围d的大小输入到网络中,得到标签。
补充:
DenseNet 结构:
内存开销巨大。