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Mask R-CNN1介绍1.1 Faster R-CNN1.2 结构2代码3 总结4 参考资料1介绍论文：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdfMask RCNN是何凯明大神2018年的经典之作，主要解决的是实例分割，语义分割 (semantic segmentation) 指的是把一张图像的每一个像素进行分类, 比如把图像中所有的人分为一类. 而实例分割 (instance segmentation) 是指按照对象 (object) 进行分类, 那么不同的人就要

DeepLab1 介绍1.1 背景1.2 Deeplab V1介绍1.3 结构1.4 特点1.4.1 空洞卷积的使用1.4.2 CRF的应用1.5 DeepLab系列总结2 代码3 总结参考资料1 介绍相比于传统的视觉算法(SIFT或HOG)，Deep-CNN以其end-to-end方式获得了很好的效果。这样的成功部分可以归功于Deep-CNN对图像转换的平移不变性(invariance)，这根本是源于重复的池化和下采样组合层。平移不变性增强了对数据分层抽象的能力，但同时可能会阻碍低级(low-lev

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语义分割1原理二级目录三级目录2模型3数据集3.1普通数据集3.2遥感影像数据集4评价指标4.1时间复杂度4.2内存损耗4.3精确度4.3.1 PA4.3.2mPA4.3.3 IOU4.3.4 mIOU4.3.5 FWIoU5参考资料1原理二级目录三级目录2模型实验结果对比：3数据集3.1普通数据集3.2遥感影像数据集4评价指标语义分割算法的性能评价标准主要分为精确度、时间复杂度和内存损耗 3 个方面，精确度一般使用PA、IoU、mIoU这三个指标中的一个或两个，能用mIo

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