文章阅读：segnet

原文地址：SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

优点

文中提出这么做有几点好处：

1、提高了分割边界的勾画程度

2、能够在end-to-end过程中减少训练参数

3、这样上采样的方法很容易实现在其他网络中

model

segnet结构如图所示

SegNet的是由FCN改进过来的，他不再像FCN一样在decode上采样时只使用了一层unmaxpooling，而是使用了和encode中与下采样maxpooling层数相同的unmaxpooling层，变成了完全对称的Encoder-Decoder网络结构。这种网络结构我们也在DeconvNet和U-net中看见。