Deeplab V3+工作原理讲解：背景知识、基本概念及其操作步骤

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已于 2023-08-07 00:49:49 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-07 00:30:48 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132138028

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本文详细介绍了DeepLab V3+的工作原理，重点解析了Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)模块，包括1×1卷积、3×3卷积、空洞卷积等组件，以及如何利用这些组件提升语义分割的准确性。此外，还涵盖了模型架构、ResNet、Decoder Network和混合精度训练的实践应用。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

DeepLab v3+ (Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation) 是Google于2019年提出的一种基于Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)模块的语义分割网络，可以有效提升语义分割的准确率并减少计算量。DeepLab V3+通过引入Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)模块将深层特征图上采样到合适的空间尺度并结合全局信息、边缘信息和局部信息进行语义分割，从而有效地提升语义分割的精度。
2017年AlexNet及之后的深度学习模型都采用了池化层或卷积层进行下采样，导致精度损失。因此，GoogLeNet提出Inception模块，通过堆叠多个不同卷积核大小的卷积层实现特征抽取；VGG提出网络分层结构，通过重复堆叠小卷积核的网络层数实现特征抽取；ResNet提出残差结构，通过跳跃连接实现特征融合，避免了网络退化问题。由于这些先进模型在图像分类任务上的效果突出，它们在图像语义分割任务上的研究也越来越多。但由于每种模型的特点不同，难以直接应用到语义分割任务中。例如，使用AlexNet等浅层模型训练语义分割网络时，由于全局信息、边缘信息丢失，导致模型性能较低；使用VGG等层次较高的模型需要大量的计算资源进行网络微调，且容易过拟合；使用ResNet等残差网络需要设计复杂的网络结构才能取得优秀的效果。
为了解决上述问题，提出了在不同尺度上进行特征提取的方法，包括底层特征、高层特征、中层特征等，通过不同的组合方式获得不同级别的语义信息，并对不同感受野大小的输入进行特征图的上采样，实现了不同感受野的语义信息