DeepLab V1, V2, V3语义分割网络论文原文

简介：
本文档包含了DeepLab系列（V1、V2、V3）语义分割网络的原始研究内容，深入探讨了图像中像素级别的分类方法与技术进展。 DeepLab系列论文（包括V1, V2, 和 V3版本）于2016年6月2日提交至Arxiv，该系列工作提出了语义分割网络，并引入了空洞卷积、金字塔型的空洞池化(ASPP)以及全连接条件随机场。其中，空洞卷积在不增加参数数量的情况下扩大了感受野范围。通过采用不同采样率的多个并行空洞卷积层（即多尺度处理），或是在图像金字塔中使用原始图像的不同缩放版本传递至CNN网络分支的方式，可以改进分割网络。 此外，在结构化预测方面，全连接条件随机场被用来实现这一目标，并且需要将条件随机场的训练和微调作为后期处理步骤单独执行。后续的DeepLab V2和V3都是在基于V1的基础之上进行了一系列优化与提升。