为什么deep lab v3起，输出不再接 DenseCRF了？ 第1页
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qin-se-zai-yu-57-56 网友的相关建议:
用CRF的目的在于什么，用CRF主要是为了连接图像的全局信息。
语义分割与分类不同。分类主要是识别物体，而语义分割不但要识别物体，还要找出物体的位置信息。DCNN卷积网络越深，其位置信息丢失的越严重。所以在deeplab v1/v2中用到了，全局CRF增强其位置信息。
但是在deeplabv3中，使用大采样率的3X3空洞卷积，图像边界响应无法捕捉远距离信息，会退化为1×1的卷积, 所以deeplabv3将图像级特征融合到ASPP模块中。融合图像级特征，相当于融合了其位置信息。所以就不需要最后再用CRF了（这也是楼上说的，用了CRF，其精度也增加的不多的原因）。
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