摘要：
标准语义分割是指为每个像素分类，得到它的所属类;使用标准的PASCAL VOC IoU（intersection-over-union）得分来评估预测结果与真实场景之间的匹配准确度， 算法能够对图像中的每一个像素点进行准确的类别预测. 实例分割，是语义分割的子类型，同时对每个目标进行定位和语义分割， 阅读全文
摘要：
添加了解码模块来重构精确的图像物体边界。对比如图 deeplab v3+采用了与deeplab v3类似的多尺度带洞卷积结构ASPP，然后通过上采样，以及与不同卷积层相拼接，最终经过卷积以及上采样得到结果。 deeplab v3: 基于提出的编码-解码结构，可以任意通过控制 atrous convo 阅读全文
摘要：
全局平均池化与全连接对比 输出对比 全局平均池化就是把特征图全局平均一下输出一个值，也就是把W*H*D的一个张量变成1*1*D的张量。 常用的平均池化，平均池化会有它的filter size，比如 2 * 2，全局平均池化就没有size，它针对的是整张feature map. 例如：把一个100*1 阅读全文
摘要：
这个不是卷积中的步长stride 是另外一个含义， stride = 每个像素所占字节数 * width input stride为我们正常进行卷积时候设置的stride值，output stride为该矩阵经过多次卷积pooling操作后，尺寸缩小的值， 又叫做输入图片的分辨率与输出图片的分辨率的 阅读全文
