DeepLab-LargeFOV--学习笔记

所谓DeepLab-LargeFOV就是DeepLab v1
提出背景：在DCNN进行分割任务时，有两个瓶颈：
1. 下采样所导致的信息丢失，通过带孔卷积的方法解决；（此处说的带孔卷积指的是膨胀卷积，可参考膨胀卷积学习笔记_Wsyoneself的博客-CSDN博客_膨胀卷积作用
2. 空间不变性所导致的边缘不够准确，通过全连接的CRF解决。（CRF是可以通过底层特征进行分割的一个方法）
3. 分类任务具有空间不变性，图像的仿射变换不会影响最后的分类结果，而且恰恰通过仿射变换等操作（数据增广）可以增加数据量，提高模型的精度；但是像分割和检测这类问题，不具有空间不变性。应该需要的是空间等变性。
创新点：
1. 将深度神经网络DCNN与全连接CRF结合起来，提高图像分割的分割精度。
  1. 提出全连接的CRFs算法,来后处理分割结果,以得到更加精细的边缘细节.这里CRFs的提升比较明显.但这样会使得模型比较冗赘,不能够end-2-end地训练和推理,在deeplabv3之后就取消了CRFs,并且效果还更好(所以暂时先不学习这个CRFs了).
  2. 一般利用条件随机场（CRFs）来处理分割中不光滑问题，它只考虑到目标像素点的附近点，是一个短距离的CRFs。
2. 提出空洞卷积的思想。更加稠密的feature maps，意味着更多的计算量，使用空洞卷积核，一方面可以使小卷积核获得大卷积核的大感受野，另一方面，小卷积核计算更高效。
3. 应用尝试了多尺度、多层次的信息融合。当下有多数先进方法是在多尺度卷积特征的整合上进一步处理的,所以此模型也是采用多尺度卷积特征整合方法
网络搭建：DeepLab v1 模型是在VGG的基础上改造而成。
1. 把全连接层（fc6、fc7、fc8）改成卷积层。
2. 把最后两个池化层（pool4、pool5）的步长2改成1（下采样32倍变为8倍，保证feature的分辨率）
3. 把最后三个卷积层（conv5_1、conv5_2、conv5_3）的dilate rate设置为2，且第一个全连接层的dilate rate设置为4（保持感受野）
4. 把最后一个全连接层fc8的通道数从1000改为21（Pascal VOC数据集分类数为21）

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