DeeplabV3+总结

时间 2021-01-21

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Abstract 网络中靠前的层可以通过在不同级别(rates 级别)和不同感受野下, 对输入特征的卷积或者池化来对不同尺度的上下文信息进行编码. 网络中靠后的层可以通过逐渐回复空间信息捕捉到清晰的物体边界. DeepLabv3+结合以上两种特点.具体是: 通过添加一个简单但是很有效的解码模块去扩展DeepLabv3, 通过物体边界信息改进分割结果. 探索Xecption模型, 将depthwis

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