文章目录一、论文介绍二、Inception模块回顾三、深度可分离卷积解析常规卷积运算深度可分离卷积四、DeepLab-V3+中的Xception-65五、参考链接一、论文介绍论文下载地址：Xception

原创：HyperAI超神经关键词：遥感数据集语义分割机器视觉在上一期《遥感资源大放送（上）：用开源代码，训练土地分类模型》中，我们详细介绍了遥感影像进行土地分类的常用方法，以及具体如何使用利deeplab-v3

前言DeepLab-V3+是一个很好的segmentation架构。

目录一、deeplab-v3+提出原因与简单介绍二、deeplab-v3+网络结构图三、Encoder1、Backbone（主干网络）——modifiedalignedXception改进后的ResNet

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选自GoogleResearchBlog作者：Liang-ChiehChen、YukunZhu参与：刘晓坤、路雪刚刚，谷歌开源了语义图像分割模型DeepLab-v3+，DeepLab-v3+结合了空间金字塔池化模块和编码器

理解DeepLabV3+的构架首先需要理解DeepLabV3，V3+基本上可以理解成在原始的基础上增加了encoder-decoder模块，进一步保护物体的边缘细节信息。除此之外，也展示了在Xception网络上构架的优势。Motivation可以发现DeepLabV3版本ASPP得到的特征分辨率即使在采用atrousconvolution的情况下，依然有8倍的缩小。个人认为为什么不采用resol

DeepLab是一种用于图像语义分割的顶尖深度学习模型，其目标是将语义标签（如人、狗、猫等）分配给输入图像的每个像素。经过三年左右的发展，目前DeepLab具有如下功能：DeepLabv1：结合深度卷积神经网络，使用空洞卷积（atrousconvolution）进行语义分割DeepLabv2：基于DeepLabv1的优化，使用空洞空间金字塔池化（atrousspatialpyramidpoolin

"语义分割"最原始的版本-->>FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation-->>FCNs.理解FCN是理解当前最先进的deepLab-V3+的基础

AndroidWear，正式更名为WearOSbyGoogle前滴滴研究院创始院长、滴滴无人驾驶项目创始负责人何晓飞创业，创办无人驾驶公司百度与创维达成战略合作：DuerOS与酷开将深度融合谷歌最新语义图像分割模型DeepLab-v3

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