机器学习笔记 - 基于最简单的编码器/解码器架构SegNet进行语义分割

一、SegNet

        分割是计算机视觉的主要任务之一。 对于图像的每个像素，您必须指定类（包括背景）。 语义分割只告诉像素类，实例分割将类划分为不同的实例。

        分割模型有不同的神经架构，但它们几乎所有架构都具有相同的结构。 第一部分是从输入图像中提取特征的编码器，第二部分是解码器，它将这些特征转换为具有相同高度和宽度以及一些通道数的图像，可能等于类别的数量。

         最简单的编码器-解码器架构称为 SegNet。 它在编码器中使用带有卷积和池化的标准 CNN，在解码器中使用包括卷积和上采样的反卷积 CNN。 它还依靠批量归一化来成功训练多层网络。

        论文地址 

https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf