博客介绍了Deeplab系列语义分割模型的特点。Deeplabv2使用dilated conv减轻分辨率衰减，用ASPP融合多尺度特征，用CRF克服特征运动不变形；Deeplabv3复制resnet的block加深网络，ASPP中使用BN，不再用CRF；Deeplabv3+以xception为backbone，采用两步解码且不用CRF。
- deeplabv2
（*）使用dilated conv，减轻分辨率的衰减，将原来缩小32改为缩小16倍或者8倍
（*）在最后特征后面使用ASPP，融合多尺度特征，
（*）直接一步双线性插值到原图大小
（*）使用CRF克服特征的运动不变形
- deeplabv3
（*）复制resnet的block，融入dilated，模块化，加深网络
（*）ASPP中使用BN
（*）直接一步双线性插值到原图大小
（*）不再使用CRF
- deeplabv3+
（*）xception作为backbone
（*）从一步插值到两步解码
（*）不使用CRF
两步解码：
再贴一张ASPP：
注：以上图片均取自博友博客，侵删！
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