《DeepLab v3：Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》论文笔记

1. 概述 导读：在之前v1与v2版本中已经展示了膨胀卷积在DCNN中具有调整filter感受野与控制特征分辨率的能力。在之前的工作中使用膨胀卷积去适应不同尺度的目标，按照顺序排列或是并行排列。在这篇文章中在之前ASPP的基础上使用图像级别的特征编码全局上下文信息与特征，从而进一步提升分割网络的性能，由此得到DeePLab v3网络。该网络在没有DenseCRF后处理的前提下依然保持了与当前最好方

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