反卷积操作会带来所谓的棋盘问题,这是因为在输出的特征谱图上相邻像素点之间没有直接的关系。

为解决这一问题,提出了一个像素反卷积层(PixelDCL)来建立直接关系。

在U-Net上替换Deconvolution layer,caffe实现

U-Net 论文  U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation.

U-Net caffe实现:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/


传统的反卷积实现:

语义分割-Pixel Deconvolutional Networks


IPixelDCL的实现:

语义分割-Pixel Deconvolutional Networks语义分割-Pixel Deconvolutional Networks


PixelDCL的实现:

语义分割-Pixel Deconvolutional Networks语义分割-Pixel Deconvolutional Networks


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