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1.2ASPP结构（AtrousSpatialPyramidPooling）可以认为是SPP在语义分割中的应用，结合了空洞卷积可在不丢失分辨率（不进行下采样）的情况下扩大卷积核的感受野。此处已deeplabv3网络为例，deeplabv3论文中的ASPP结构如下如所示。
作者在论文中做了各种尝试组合，有兴趣的可查看论文Decodedmodulexception的输出2048维特征接到ASPP上得到256维multi-scalecontextfeaturemap（一般s=16），再4×上采样，和backbone上的同分辨率的low-levelfeaturemapconcat（一般是entryflow的第一个shortcutblock的输…
l论文详解：图中DEF即本文使用的encoder结构，ASPP结构为空洞卷积与空间金字塔用于提取多尺度特征，随后便是LPG结构。对LPG结构做一个简单的介绍，从图中可以看出，网络在进行ASPP后进行了一次卷积操作，卷积操作的输出为4D向量(n1,n2,n3,n4),并作为LPG的输入，LPG将使用输入的4D向量重构…
论文：RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation论文最早版本arXiv上的发表时间是2017.06Abstract在本文中，我们重新回顾了空洞卷积在语义分割中的应用，这是一种显式调整滤波器感受野和…
LR-ASPPLR-ASPP是MobileNetV3论文作者提出的ReducedAtrousSpatialPyramidPooling模型的精简版本。与TorchVision中的其他分割模型不同，它不使用辅助损失，而是使用低级和高级特征，输出步长分别为8和16。与论文中使用的49x49的...
ASPP的改进改进后的aspp长下图那个样子，多了个1*1的conv和globalavgpool。关于1*1卷积，论文中3.3第一段解释的有点意思，当rate=featuremapsize时，dilationconv就变成了1*1conv，所以这个1*1conv相当于rate很大的空洞卷积。
论文：SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs论文最早版本arXiv上的发表时间是2016.06TPAMI2017收录Abstract本文为使用深度学习的语义分…
讨论了一个重要问题：使用大采样率的3×33×3的空洞卷积，因为图像边界响应无法捕捉远距离信息，会退化为1×1的卷积,我们建议将图像级特征融合到ASPP模块中。阐述了训练细节并分享了训练经验，论文提出的”DeepLabv3”改进了以前的工作，获得了很
1.2ASPP结构（AtrousSpatialPyramidPooling）可以认为是SPP在语义分割中的应用，结合了空洞卷积可在不丢失分辨率（不进行下采样）的情况下扩大卷积核的感受野。此处已deeplabv3网络为例，deeplabv3论文中的ASPP结构如下如所示。
作者在论文中做了各种尝试组合，有兴趣的可查看论文Decodedmodulexception的输出2048维特征接到ASPP上得到256维multi-scalecontextfeaturemap（一般s=16），再4×上采样，和backbone上的同分辨率的low-levelfeaturemapconcat（一般是entryflow的第一个shortcutblock的输…
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ASPP的改进改进后的aspp长下图那个样子，多了个1*1的conv和globalavgpool。关于1*1卷积，论文中3.3第一段解释的有点意思，当rate=featuremapsize时，dilationconv就变成了1*1conv，所以这个1*1conv相当于rate很大的空洞卷积。
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讨论了一个重要问题：使用大采样率的3×33×3的空洞卷积，因为图像边界响应无法捕捉远距离信息，会退化为1×1的卷积,我们建议将图像级特征融合到ASPP模块中。阐述了训练细节并分享了训练经验，论文提出的”DeepLabv3”改进了以前的工作，获得了很
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