DeepLearning训练方法
1、BN层训练技巧
缩小输入尺寸,这样可以提高batchsize的大小,在BN层适应了该数据集后,固定住BN层参数,放大输入尺寸继续训练
2、语义分割中解决网络输出尺寸与原尺寸的gap方法(如 1/8 output)
(1)加入deconvolution层
(2)TuSimple采用的DUC方法
Understanding Convolution for Semantic Segmentation
1、BN层训练技巧
缩小输入尺寸,这样可以提高batchsize的大小,在BN层适应了该数据集后,固定住BN层参数,放大输入尺寸继续训练
2、语义分割中解决网络输出尺寸与原尺寸的gap方法(如 1/8 output)
(1)加入deconvolution层
(2)TuSimple采用的DUC方法
Understanding Convolution for Semantic Segmentation