回顧deeplab系列

一、Deeplabv1html DeepLab是結合了深度卷積神經網絡(DCNNs)和機率圖模型(DenseCRFs)的方法。在實驗中發現DCNNs作語義分割時精準度不夠的問題，根本緣由是DCNNs的高級特徵的平移不變性(即高層次特徵映射，根源在於重複的池化和下采樣)。算法 針對信號下采樣或池化下降分辨率，DeepLab是採用的atrous(帶孔)算法擴展感覺野，獲取更多的上下文信息。另外Deep

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