论文:Deeplab_v4

摘要:
1.使用artous卷积,在不增加参数的情况下增加 the field of view of filters。
2.提出ASPP,在多尺度上分割物体
3.impore the localization of object boundaries ,通过结合DCNN和probabilistic graphical.

DCNN应用于语义分割有三个困难:
1. 降低特征的分辨率
2. 多尺寸目标的存在
3. invariance 降低 localization 准确率
第一个困难,移除了DCNN最后几层max pooling 层的下采样操作,并且对之后所有的卷基层upsample the filters.
使用artous convolution recover了full resolution feature maps.
第二个困难,通常是对图片进行多尺度变换,但是这样会增加计算负荷,使用artous spatial pyramid pooling(ASPP).
第三个困难,采用skip-layers方法也可以,但是我们使用CRF,使用fully-connected CRF,可以取得fine edge detials.

整个model
这里写图片描述
将VGG-16 or ResNet-101对于分类任务的模型做一些改变
1. 将全连接层变成卷积层
2. 通过atrous convolution 提高feature resolution
3. 之后employ 双线性差值上采样到原始图片的resolution,之后输入到CRF

artous convolution

### 3.1 `boost::asio::ip::address_v4::from_string` 的引入版本 `boost::asio::ip::address_v4::from_string` 方法最早出现在 Boost.Asio 的初始版本中,作为解析 IPv4 地址字符串的核心接口之一。根据 Boost.Asio 的历史文档和源码演进记录,该方法至少在 Boost 1.35 版本(发布于 2008 年)中已经存在,并被广泛用于早期网络编程实践中的 IP 地址转换操作[^1]。 这一方法的设计初衷是为了提供一种便捷的字符串到 IPv4 地址对象的转换方式,支持如 `"192.168.1.1"` 这样的点分十进制格式输入,并返回对应的 `address_v4` 实例。 ### 3.2 弃用与替代方案 尽管 `address_v4::from_string` 在多个 Boost.Asio 版本中稳定可用,但随着库的发展和对统一地址处理的需求增强,该方法在 Boost.Asio 1.70 版本(发布于 2019 年)中被标记为弃用状态。官方推荐使用更通用的 `boost::asio::ip::make_address` 函数来替代,后者不仅支持 IPv4 地址解析,还能自动识别并处理 IPv6 地址字符串,从而提升代码的兼容性和可维护性[^1]。 例如: ```cpp boost::system::error_code ec; boost::asio::ip::address addr = boost::asio::ip::make_address("192.168.1.1", ec); ``` 上述代码展示了如何使用 `make_address` 接口进行地址解析,并通过 `error_code` 处理可能发生的错误,这种方式比抛出异常更为稳健。 ### 3.3 使用建议与平台限制 虽然 `address_v4::from_string` 在大多数平台上表现良好,但在某些特定环境(如 Android)下可能会因编译器优化或底层实现差异而导致崩溃问题。因此,在此类环境中建议采用更底层的 `inet_pton` 函数进行手动地址转换以提高安全性与稳定性[^3]。 此外,对于需要长期维护的项目,应优先采用 `make_address` 等现代接口,以确保与未来 Boost.Asio 版本的兼容性。 ---
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