【論文學習記錄】Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation

這篇論文即是DeepLabv3的理論基礎，論文原文《Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation》。 爲解決語義分割時的多尺度問題，論文中提到主要考慮如下四種結構。 論文重新闡述了空洞卷積（atrous convolution）在語義分割任務中是怎樣提取稠密特徵的。 假設一個二維的信號，每個位置i對應的輸出是y，以及fi

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