论文原文
https://arxiv.org/pdf/1606.00915.pdf
介绍
DeepLabV2是在DeepLab的基础上进行了改进，DeepLab论文请看：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/95354212 。DeepLab使用了空洞卷积增大感受野，CRF条件随机场细化结果，多次度预测的3大Trick使得语义分割模型更加的Dense。而DeepLab V2在Deep Lab的基础上，通过多尺度输入处理或者多孔空间金字塔池化，可以更好的分割样本。
FCN改进
FCN进行语义分割时是用 500×500大小的图片，在第一层卷积层conv1_1上使用了大小为100的padding，最终在fc7层得到了一个 16×16的score map。这样的处理稍显粗糙，FCN是第一层将CNN用到图像分割领域，并且是端到端的，在当时也取得了state-of-art的成绩。
DeepLab是将VGG网络的pool4和pool5层的步长由2改成1，这样的改动使得vgg网络总的步长由原来的32变为8，进而使得输入图像变为 514×514，正常padding时能得到 67×67的score map，比FCN得到的要大很多。这种调整又使得要想继续使用vgg model进行fine tuning，会导致感受野发生变化，作者使用空洞卷积解决这个问题。
空洞卷积
在以前的标准卷积和pooling中，一个filter中相邻的权重作用在feature map上的位置都是物理连续的。Kernel size表示卷积核的大小，Stride表示滑动步长。现在为了保证感受野不发生变化。某一层的stride由2变成1后，后面的层需要采用hole算法，具体来说就是将连续的连接关系根据hole size变成跳连接的。即kernel size的大小虽然还是3，但是这3个是经过hole size跳连接构成的。pool4的stride由2变成1，则紧接着的conv5_1，conv5_2和conv5_3中的hole size为2.接着pool5由2变成1，则后面的fc6中hole size为4。
多孔金字塔池化
传统方法是把图像强行resize成相同的尺寸，但是这样会导致某些特征扭曲或者消失，这里联想到SIFT特征提取的时候用到过图像金字塔，将图像放缩到不同的尺度，再提取的SIFT特征点具有旋转，平移不变性。因此这里也是借鉴这种方式使用空间金字塔的方法，来实现对图像大小和不同长宽比的处理。这样产生的新的网络，叫做SPP-Net，可以不论图像的大小产生相同大小长度的表示特征。ASPP（多孔金字塔池化）就是通过不同的空洞卷积来对图像进行不同程度的缩放，得到不同大小的输入特征图，因为DeepLab的ASPP拥有不同rate的滤波器，再把子窗口的特征进行池化就生成了固定长度的特征表示。之前需要固定大小的输入图像的原因是全连接层需要固定大小。现在将SPP层接到最后一个卷机后面，SPP层池化特征并且产生固定大小的输出，它的输出再送到全连接层，这样就可以避免在网络的入口处就要求图像大小相同。
CRF
见：https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/95354212
实验结果
- 通过以下表格数据对比，可以看到CRF 对准确率有较大提升。
- 通过以下表格数据对比，可以看到较小的batch_size 能够更好的拟合模型，虽然训练次数会增加，因为小的batch_size 学习的过程比较缓慢，迭代次数多一些。
- 通过以下表格数据对比，可以看到ASPP 对于准确率提升是有贡献的。其中ASSP-L 的效果最好。
- 通过以下表格数据对比，可以看到在ResNet-101 网络上的效果比在vgg16上的效果要更好一些，可见VGG16 网络也不是万能的。
代码实现
https://github.com/SoonminHwang/caffe-segmentation/tree/master/prototxt
参考博客
https://blog.csdn.net/qq_36165459/article/details/78340094
https://zhuanlan.zhihu.com/p/54911894
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