5.3 空洞卷积与空间金字塔池化 (DeepLab 系列)

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5.3 空洞卷积与空间金字塔池化 (DeepLab 系列) 5.3 空洞卷积与空间金字塔池化 (DeepLab 系列) DeepLab 系列模型是基于深度学习的图像语义分割领域的代表性工作，其核心在于引入了空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP） (在DeepLab v2之后演变为 ASPP, Atrous Spatial Pyramid Pooling) 这两个关键技术，有效地解决了图像分割任务中分辨率降低和多尺度信息融合的问题。 5.3.1 空洞卷积 (Atrous Convolution / Dilated Convolution) 5.3.1.