DeepLab V2 ---- 学习笔记

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论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.00915

1. 论文介绍

DeepLab V2 在 2016年发布于 CVPR 上
《DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs》
特点：
（1）替换了Backbone：VGG16 替换为 Resnet
（2）引入ASPP

2. DCNNs应用在予以分割任务中的问题

3. 网络优势

4. ASPP结构

大多数使用的都为ASPP-L


消融实验

5. 学习率变化策略

lr：初始学习率
iter：当前训练步数
max_iter：整个训练中所需迭代的步数
power：自己设定参数，原文中给的是0.9

作者称之为 poly 学习策略

6. DeepLab V2 网络结构图

这里以 ResNet101 作为 backbone 为例，下图是根据官方源码绘制的网络结构（这里不考虑MSC即多尺度）。