图像分割传统做法

为了增大感受野，通常会采用pooling操作，该下采样操作会丢失一部分信息。

解决方案

空洞卷积（dilated convolution）

通过设置dilated参数可以得到不同感受野的特征（33，77，15*15），扩大感受野。
图像分割领域，需要较大感受野
没有额外计算
可以按照参数扩大任意倍数。不引入额外参数。

参数计算

图像金字塔

SPP-Layer

网络要求输入固定
采用不同的池化层，特征拼接

常用的多尺度提取方法

ASPP（atrous convolution SPP）

其实就是跟SPP差不多，只不过引入了不同倍率的空洞卷积

deepLabv3+

编解码+ ASPP

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图像金字塔

SPP-Layer

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