关于语义分割的学习记录

记录一下看过的资料，主要以DeepLab 相关

DeepLab v1 + v2

https://blog.youkuaiyun.com/zhuzemin45/article/details/79769154   

https://blog.youkuaiyun.com/Dlyldxwl/article/details/81148810

v1 中涉及到的 FCN

https://blog.youkuaiyun.com/zhuzemin45/article/details/79647862

 

https://blog.youkuaiyun.com/P_LarT/article/details/83904661#FCN_30(这个对FCN的解释老详细老有意思了，有空看一下)

         deconv 概念  （upSampling）:

        https://blog.youkuaiyun.com/xiaojiajia007/article/details/75041651 

        https://blog.youkuaiyun.com/itleaks/article/details/80336825 （要两个结合起来看）

        几种有意思的upSampling 方法：

        https://blog.youkuaiyun.com/u014451076/article/details/79156967 没有看到这篇博文我都以为FCN的upsampling方法是 deconv，但是看代码里好像不太对，原来是用较简单粗暴又快速的双线性插值

v1中涉及到的 fully CRF

https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-05-23-3

https://kexue.fm/archives/4695

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28465510 (详细讲解，未看)

v2 中涉及到的感受野概念（我竟被这样一个小知识点给hit到...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31004121

v2中涉及到的ResNet 101 概念

https://blog.youkuaiyun.com/briblue/article/details/83544381

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33613512 (坡的蒋老师的讲解，挺清晰的，专栏中有专门的代码实现）

https://www.cnblogs.com/wzyuan/p/9880342.html(ResNet pytorch 官方代码讲解)

         关于ResNet 残差证明部分：https://blog.youkuaiyun.com/wspba/article/details/60750007

         Residual Bottleneck：https://blog.youkuaiyun.com/u011304078/article/details/80683985 

关于dilation 和 dilated convolution:

https://blog.youkuaiyun.com/wangyuxi__/article/details/83003357

https://www.zhihu.com/question/54149221

结果顺便看了v3的知识

https://blog.youkuaiyun.com/qq_21997625/article/details/87080576

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

关于pytorch中导入预训练模型流程：

https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/79119664

pytorch 与交叉熵相关的ignore-index在语义分割中作用的介绍

https://discuss.pytorch.org/t/when-to-use-ignore-index/5935

https://discuss.pytorch.org/t/ignore-index-in-nn-crossentropyloss-for-semantic-segmentation/17645 (未看完

pytorch关于语义分割数据集建立的详细解释

https://blog.youkuaiyun.com/Teeyohuang/article/details/82108203

关于语义分割问题上的准确率计算方法 IoU 以及 神奇的fical loss:

https://tianws.github.io/skill/2018/10/30/miou/

https://www.jianshu.com/p/ab0a10c2e710

几种分割算法的loss

https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/84576044