DeepLabv3

空洞卷积应用于密集的特征提取

这在DeepLabv1和DeepLabv2都已经讲过，这里不详解了~

深层次的空洞卷积

我们首先探讨将空洞卷积应用在级联模块。具体来说，我们取ResNet中最后一个block，在下图中为block4，并在其后面增加级联模块。

• 上图(a)所示，整体图片的信息总结到后面非常小的特征映射上，但实验证明这是不利于语义分割的。如下图：
  
  使用步幅越长的特征映射，得到的结果反倒会差，结果最好的out_stride = 8 需要占用较多的存储空间。因为连续的下采样会降低特征映射的分辨率，细节信息被抽取，这对语义分割是有害的。

• 上图(b)所示，可使用不同采样率的空洞卷积保持输出步幅的为out_stride = 16.这样不增加参数量和计算量同时有效的缩小了步幅。

原文:https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/79144773