Laplacian Pyramid Reconstruction and Refinement for Semantic Segmentation論文解讀
Introduction 這篇文章介紹了空間信息與語義信息的原則並提出兩種方法顯著提高了分割的結果： 首先，文章提出池化破壞了通道內部的空間信息，因爲池化之前的卷積可以認爲其融合了多個通道空間信息並編碼得到高維向量。當然這個問題大家都知道。越低的層得到的分割邊緣越清晰位置越明確分辨率也越高，但很多錯誤分類結果；而高層得到的分割則更正確但邊緣也更模糊，不夠銳利。於是文章使用了一種data-adapt
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