DeepLab
发布时间：2019-05-10 栏目：人工智能, 深度学习 评论：0 Comments
DeeplabV1和V2 ，即带孔卷积(atrous convolution), 能够明确地调整filters的感受野，并决定DNN计算得到特征的分辨率；
DeeplabV3，即多尺度(multiple scales)分割物体，设计了串行和并行的带孔卷积模块，采用多种不同的atrous rates来获取多尺度的内容信息；
DeeplabV3中提出 Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)模块, 挖掘不同尺度的卷积特征，以及编码了全局内容信息的图像层特征，提升分割效果；
DeeplabV3中，不需要DenseCRF后处理（与之前的不一样的处理）。
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