Multi-Scale Context Aggregation By Dilated Convolutions
1 Introduction之前的网络比如FCN或者Deep Lab v1都存在从小的分辨率图像往大了进行上采样，那么问题就来了，下采样是必要的嘛？话有一些方法提供多个重构版本（multiple rescaled versions of the image）再进行联合求解预测，这样的操作是必要的嘛？本文提出一种CNN模型，不会丢失分辨率，也不会联合多个预测去得到最后的分割图。这个模型是基于空洞卷积的，它在保证分辨率的情况下（就是不进行下采样），能够极大的扩大感受野（感受野的大小可以决定单个像素点
