Review-2019.11.04-高博川

[MrGfor95]

Weekly-review

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• 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。