معماری شبکه segnet

Question

سلام دوستان در نسخه اول segnet تعداد فیلتر ها در 4 لایه ثابت باقی می ماند یا زیاد میشه؟

این روی برای پرسیدم یه جاهایی به نظر میاد تغییر پیدا می کنه در هر لایه دو برابر میشه(در دیکودر برعکس هست نصف میشه) اما به کاملا واضح در جمله زیر گفته شده هر لایه از 64 فیلتر استفاده می کنه. اما بازم شک دارم دوستان با تجربه لطفا نظر بدن ممنون میشم

SegNet uses a “flat” architecture, i.e, the number of features

in each layer remains the same (64 in our case) but

with full connectivity.

 

ضمنا در لایه آخر فقط داره softmax  استفاده می کنه یعنی بعد upsample از یک کانولوشن به تعداد کلاس ها با یک softmax  بهره می بره یا بعد upsample از یک کانولوشن 7*7 و یک کانولوشن 1*1 و در آخر از softmax استفاده می کنه؟

Answer 1

در معماری SegNet، از تابع softmax در لایه آخر استفاده می‌شود. تابع softmax به عنوان یک تابع فعال‌سازی استفاده می‌شود تا خروجی شبکه را به یک توزیع احتمال تبدیل کند. این تابع معمولاً در مسائل دسته‌بندی استفاده می‌شود و مقادیر خروجی آن مجموعه‌ای از احتمالات است که مجموع آنها برابر ۱ است.

 

در معماری SegNet، تابع softmax در لایه آخر برای تبدیل خروجی شبکه به یک توزیع احتمال استفاده می‌شود. این توزیع احتمال معمولاً برای دسته‌بندی پیکسل‌ها در تصاویر استفاده می‌شود. به عنوان مثال، اگر تصویر ورودی شامل ۳ کلاس دسته‌بندی (مانند سیاه، سفید و خاکستری) باشد، تابع softmax مقادیر احتمالی برای هر کلاس را محاسبه می‌کند.

 

مثالی از استفاده از تابع softmax در پایتون به صورت زیر است:

 

 

import numpy as np

# خروجی شبکه
output = np.array([0.2, 0.5, 0.3])

# استفاده از تابع softmax
probabilities = np.exp(output) / np.sum(np.exp(output))

print(probabilities)  # Output: [0.21194156, 0.39871134, 0.3893471]

 

در این مثال، تابع softmax بر روی خروجی شبکه اعمال می‌شود و مقادیر احتمالی برای هر کلاس محاسبه می‌شوند.