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一、概述

语义分割：是把每个像素都打上标签（这个像素点是人、树、背景等）

实例分割：不光要区别类别，还要区分类别中的每一个个体

损失函数：逐像素的交叉熵；样本均衡问题

MIOU指标：

MIOU是计算所有类别的平均值

二、卷积神经网络

卷积神经网络与传统网络的区别：

整体架构：

三、Deeplab

空洞卷积

空洞局安居的优势：

• 图像任务中需要较大感受野来更好完成任务
• 通过设置dilation rate 参数来完成空洞卷积，并没有额外计算
• 可以按照参数扩大任意倍数的感受野，而且没有引入额外的参数
• 应用简单，就是卷积层中多设置一个参数就可以

SPP层