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语义分割网络deeplabV1,V2,V3论文原文
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上传时间: 2018-05-31
详细说明： 语义分割网络deeplabV1,V2,V3论文原文 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 于2016年6月2日提交到Arxiv https://arxiv.org/abs/1606.00915，使用了空洞卷积；提出了在空间维度上实现金字塔型的空洞池化atrous spatial pyramid pooling(ASPP)；使用了全连接条件随机场。空洞卷积在不增加参数数量的情况下增大了感受野，按照上文提到的空洞卷积论文的做法，可以改善分割网络。我们可以通过将原始图像的多个重新缩放版本传递到CNN网络的并行分支(即图像金字塔)中，或是可使用不同采样率(ASPP)的多个并行空洞卷积层，这两种方法均可实现多尺度处理。我们也可通过全连接条件随机场实现结构化预测，需将条件随机场的训练和微调单独作为一个后期处理步骤。 后期的deeplabV2、V3都是在deeplabV1的基础上改进而来。
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