迁移学习与语义分割（Seg Net）

     前情回顾 我们在前三期介绍了 迁移学习与计算机视觉 迁移学习与图像分类 迁移学习与目标检测（faster RCNN） 这一节为大家详细讲解迁移学习与语义分割的基本原理 ﹏ ﹏ ﹏ ﹏ 语义分割的任务是将图像每一个像素进行分类，而VGG16在语义分割任务中则是扮演充当图像编码器的角色。Vijay Badrinarayanan等人[13]提出了SegNet模型便很好地完成该项任务，模型结构如

>>阅读原文<<