Encoder-Decoder with Atrous Sepa

Introduction

Related Work

Methods

使用Xception+ASPP的强encoder
deeplabv3的output stride = 16 再通过双线性插值恢复至原图大小但这丢失了许多细节信息
这里改成上采样×4 和一个low-level的信息结合来decoder

Xception

Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进，主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作。

它的假设是：「跨通道的相关性和空间相关性是完全可分离的，最好不要联合映射它们。」

depthwise separable convolution其实就是将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3x3的卷积，那么depthwise separable convolution就是先用M个3x3卷积核一对一卷积输入的M个feature map，不求和，生成M个结果；然后用N个1x1的卷积核正常卷积前面生成的M个结果，求和，最后生成N个结果。

Xception网络结构详解
https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/77129716

下面是作者改良的Xception网络的结构，主要改变是

1. 层数变深了
2. 所有的最大池化都被替换成了 3x3 with stride 2 的 separable convolution
3. 在每个 3x3 depthwise separable convolution 的后面加了 BN 和 ReLU

Experinment