本文主要是介绍DeepLabv1网络记录，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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- 面临的问题
- 下采样导致图像分辨率降低
解决方法：膨胀卷积和改变maxpooling
2、空间不敏感
解决方法：Fully connected CRF（conditional random field条件随机场）
平移不变性：深度卷积神经网络在高级视觉研究领域取得了突破。其卷积和池化操作保证了其不变性，能够提取高级抽象特征。不变性指的是平移不变性，卷积层扩大感知野，池化层的pooling操作，即使图像有小的位移、缩放、扭曲等，提取到的特征依然会保持不变，减小了相对空间位置的影响。这在高级特征提取中作用重大，但在一些低级视觉研究，如语义分割和姿态估计任务中效果是不理想的。我们希望获取具体的空间信息，而这些信息随着网络的加深慢慢丢失掉。
原文链接：https://blog.csdn.net/longxinghaofeng/article/details/85258124
- 网络优势
- 速度更快，文中提到使用了膨胀卷积加速计算，但是fully connected CRFs比较费时间。
- 准确率更高，相比之前最好的网络提升了7.2个百分点
模型结构简单，主要由DCNNs和CRFs联级构成。
作者为了加载预先在ImageNet训练好的VGG-16模型，并保证图片仅缩放了8倍做了如下修改：
| 修改位置 | 修改前 | 修改后 | 备注 |
| 所有VGG16的maxpooling层 | 窗口大小2X2，步距2， | 窗口3X3， | |
| VGG16中第4、5层maxpooling层 | 步距为2 | 步距为1 | 获得更多的稠密图，图像只缩小了8倍 |
| VGG16中的第五层卷积层 | K3*3 ，s=1的卷积核 | K3*3,s=1，p=1，r=2的空洞卷积 | 扩大感受野，提高MIOU |
| 第五层maxpooling之后新增加了Avgpooling | K3*3,s=1,p=1 | ||
| VGG16中的FC6 | 1*1*4096全连接层 | （1024个K1*1,r=12,p=12，s=1的空洞卷积）+（relu）+（dropout） | |
| VGG16中的FC7 | 1*1*4096全连接层 | （1024个K1*1,s=1的卷积）+（relu）+（dropout） | |
| VGG16中的FC8 | 1*1*21全连接层 | （Num_class个K1*1,s=1的卷积） | |
| 上采样 | |||
- largeFOV（field of view）
在保证MeanIOU不下降的情况下，减少参数数量，以及加快模型训练速度（不会提升MeanIOU）。
网络配置的区别：
MaxPool层区别：largeFOV中的大小为3*3，s=2，padding=1的卷积核。 VGG网络中使用的是大小为2*2，s=2的卷积核
- MSc（multi scale）
融合了多尺度的featuremaps。包含输出层和前四个maxpooling层。
增加训练参数数量；增大训练时需要更大的GPU显存；降低训练速度；
文章学习思路很多参考了这位博主：太阳花的小绿豆（主页），图片也是采用了这位博主的。侵权删。谢谢。
这篇关于DeepLabv1网络记录的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
