深度学习语义分割(二)SegNet论文解读

    SegNet是是第一次在语义分割中应用编码器-解码器(encoder-decoder)的结构。其中，编码器使用池化层逐渐缩减输入数据的空间维度，而解码器经过反卷积层等网络层逐步恢复目标的细节和相应的空间维度。从编码器到解码器之间，一般存在直接的信息链接，来帮助解码器更好地恢复目标细节。html     不一样于FCN的上采样方法,SegNet利用了unpooling在下采样的时候记住最大值

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