語義分割之large kernel matters個人總結
1. Architecture
作者想要解決的是分類與定位的對立矛盾。
分類具有平移不變性，而定位則對位置變化非常敏感。
在分割任務中，全卷積的網路更側重於定位，往往會讓分類任務獲得的感受野較小，這會導致無法獲得足夠的object資訊，不利於分類。
於是作者增大了感受野。
整體的decoder過程依舊是老套路，融合+反捲積。不過，引入了兩個新的block–GCN和BR。
2. GCN
類似於Inception結構，可以用較少的引數得到較大的感受野。 K可以取大一點，light head rcnn裡取得是15.
3. BR
這塊類似於殘差block。S_hat = S + residual(S)
作者這塊相當於建了一個模型，S得到是粗糙的分割圖，residual(S)則側重的是學習精細的邊緣資訊。
以此來提高分割的效果。
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