一文带你读懂 DeconvNet 上采样层（语义分割）

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Review: DeconvNet — Unpooling Layer (Semantic Segmentation)作者 | SH Tsang翻译 | 斯蒂芬·二狗子       校对 | 酱番梨        审核 | 约翰逊·李加薪       整理 | 立鱼王原文链接：https://towardsdatascience.com/review-deconvnet-unpooling-layer-semantic-segmentation-55cf8a6e380e注：本文的相关链接请访问文末二维码在本文中，我们简要回顾了DeconvNet，反卷积网络（DeconvNet）由反卷积deconvolution 和上池化unpooling层组成。对于传统的全卷积网络FCN，输出是通过高比率（32×,16×和8×倍）的上采样获得的，这可能引起粗分割输出结果（标签图）。在DeconvNet中，最终的输出标签是通过逐渐进行的反卷积和上池化获得的。这篇论文发表于2015年ICCV上，当我写这篇博文时 ………………………………