CNN图像分割

据北大申发龙博士讲座介绍：
１。图像分割可以采用两步训练，即先用分类任务训练模型，再finetune图像分割的参数。可能加快收敛，但是训练效果一定不好。因为分类和分割完全不是一会儿事儿。
　要想训练到好的效果就是从头到尾生训分割的模型。
２。CRF不需要训练参数，即使训练效果也不会好。
３。large kernｅl 　ｍａｔｔｅｒｓ

１、数据

公开数据

pascal voc
kitity
cityscapes

标定数据

标定工具

MIT公开工具labelme

数据转换

２、模型

语义分割

FCN
SegNet
DeepLab
以上３个都是可以按照论文实现的
PSPNet
ICNet
这两个是商汤科技的
ＭaskRCNN
这个还是很靠谱的，

实例分割

３、结果

董卓瑶:http://www.dongzhuoyao.com/
语义分割 - Semantic Segmentation Papers :http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72639791
几分钟看完旷视孙剑最新大作-Large Kernel Matters:https://www.suilengea.com/show/mhgmhmhe.html
Large Kernel Matters–Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network :https://arxiv.org/abs/1703.02719
语义分割中的深度学习方法全解：从FCN、SegNet到各版本DeepLab :http://www.sohu.com/a/155907339_610300