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通过组合两种方法的优点,提出新的模型—DeepLabv3+。

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为了进一步提高模型的性能和速度，将深度分离卷积应用于ASPP（空洞空间金字塔池化）和解码器模块。

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在保持相同精度的同时显着减少了所需的操作和内存需求，关键是设计了具有线性瓶颈的反向残差模块。

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最后使用线性卷积将特征投影回低维表示。其包含两个主要的技术：深度分离卷积和残差模块。

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我们可以认为深度神经网络中任意层的激活组成一个“感兴趣流形”，

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假设感兴趣流形是低维的，可以通过向卷积块插入线性瓶颈获得该流形，

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简单的浅层函数，无法解决人类感知的许多细微差别，

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为了研究将深度神经网络提取的深度特征作为感知损失的有效性

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目标是学习一个非条件生成模型，该模型可捕获单个训练图像的内部统计数据。

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近两年大多数研究都集中在深度学习、检测和分类以及面部/手势/姿势、3D传感技术等方面。