DeepLab V2: 改进版的DeepLab V1

最新推荐文章于 2025-01-17 05:00:00 发布
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分类专栏： 深度网络/大模型经典论文详解 文章标签： 深度学习 神经网络 DeepLab V2 DeepLab ASPP 空洞卷积 空洞卷积金字塔
本文详细解析DeepLab V2在语义分割领域的改进，包括引入空洞卷积（Atrous Convolution）以控制感受野并保持高分辨率，使用ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）解决多尺度问题，以及结合全连接条件随机场（CRFs）提升边界定位精度。实验表明，DeepLab V2在PASCAL VOC 2012等多个数据集上取得显著性能提升。

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DeepLab V2版本实际上我理解不算是一个新版本，而是V1版本的作者们，在V1版本的论文基础上，做了一些完善性的工作之后，提出的一个新的版本，并发表了一篇论文。

论文的题目和V1的论文题目也很类似：《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》

从标题中就可以看出来，和V1版本很类似，有空洞卷积(Atrous Convolution)和全连接CRFs(Fully Connected CRFs)。

我理解论文主要的改进或者说贡献在于：

  • 在多尺度问题上，引入了金字塔结构，比V1中的更详细具体。
  • 以ResNet做了backbone做了比较。
  • 在其他两个问题上给出了更形式化，逻辑更清晰的描述。比如对空洞卷积的效率提升给出了具体的计算方法。

其他内容基本和V1版本类似，但我这篇文章还是按照解读论文的方式来写一下这篇论文的内容。

摘要部分

摘要部分开门见山的就提出了论文的三点贡献。

  1. 空洞卷积在dense prediction任务中(像素级预测任务)可以有效的控制感受野，或者说特征图尺寸(通过空洞率)。而且在扩大感受野的同时不用增加额外的参数和计算量。First, we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a po
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论文阅读：《DeepLab-v2: Semantic Image Segmentation 》
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