FCN 语义分割缺陷及 DeepLab 解决方案：空洞空间金字塔池化 (ASPP)
然而，FCN 仍有一些缺陷。在对输入图像进行特征提取的过程中，频繁的卷积池化操作会导致图像分辨率下降，从而丢失细节信息。此外，街景数据集中的目标种类繁多，存在相互遮挡问题，因此需要充分考虑目标的上下文信息。为此，DeepLab 系列网络提出了空洞空间金字塔池化 (ASPP) 来充分提取上下文信息，提高语义分割的精度。
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