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使用卷积滤波器的matlab代码实现-deeplab:深度学习实验室
资源介绍
用卷积滤波器matlab代码DeepLab
v2
介绍
DeepLab是基于的最先进的深度学习系统，用于语义图像分割。
它结合了（1）粗糙卷积以显式控制深度卷积神经网络中计算特征响应的分辨率;（2）粗糙空间金字塔池，以多个采样率和有效视场的滤波器稳健地分割多个尺度的对象视图，以及（3）密集连接的条件随机字段（CRF）作为后处理。
此发行版为我们最新发布的关键模型成分提供了一个公开可用的实现。
此版本还支持我们ICLR'15中的实验（DeepLab
v1）。
您只需要修改旧的prototxt文件。
例如，我们提出的圆环卷积在CAFFE框架中称为膨胀卷积，您需要将卷积参数“
hole”更改为“
dilation”（用法完全相同）。
对于ICCV'15中的实验，我们的argmax和softmax_loss层与Caffe层之间存在一些差异。
有关详情，请参阅。
请查阅并考虑引用以下论文：
@article{CP2016Deeplab,
title={DeepLab:
Semantic
Image
Segmentation
with
Deep
Convolutional
Nets,
Atrous