DeepLabv3:《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentataion》

论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.05587 Abstract   在这篇文章中，我们重温了atrous convolution(带孔卷积)，它可以很好的调整过滤器的感受野以及控制输出feature map的分辨率。为了解决分割中物体的多尺度，我们设计了带孔卷积的串行和并行模块来获取多尺度信息通过多个atrous rate(采样率)。另外，我们建议增加之前提出的ASP

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