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使用卷积滤波器的matlab代码在caffe_dev中实现：咖啡
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。
它还包含我们之前所有论文中报告的所有方法的实现。
请查阅并考虑引用以下论文：
@article{CP2016Deeplab,
title={DeepLab:
Semantic
Image
Segmentation
with
Deep
Convolutional
Nets,
Atrous
Convolution,
and
Fully
Connected
CRFs},
author={Liang-Chieh
Chen
and
George
Papandreou
and
Iasonas
Kokkinos
and
Kevin
Murphy
and
Alan
L
Yuille},
journal={arXi