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Google 研究团队开源在 Tensorflow 中进行语义图像瓜分（Semantic Image Segmentation）模型 DeepLab-v3+，包含 Google Pixel 2 和 Pixel 2XL 手机上的人像模式（Portrait Mode），以及 YouTube 为影片及时改换背景功能，都是这项技巧的应用。
Google 研究软件工程师 Liang-Chieh Chen 以及 Yukun Zhu 表示，语义图像瓜分的重要目标是为每个像素指定语义标签，例如路、天空、人或是狗等物体，不少的法度榜样须要如许的功能，像是合成浅景深效不雅（Synthetic Shallow Depth-of-field）效不雅，应用在手机 Pixel 2 和 Pixel 2XL 上供给的人像模式（Portrait Mode），能主动模糊人物的背景，作出类似单镜头反光相机的景深效不雅。
别的，在多半摄影 App 都邑供给的及时影像瓜分（Video Segmentation），例如比来 YouTube 揭橥的新功能，为影片换背景的功能，也是语义影像瓜分的应用。
DeepLab-v3+ 在 Tensorflow 长进行，应用安排于办事器端的卷积神经收集（CNN）骨干架构，以获取最佳的结不雅。除了代码之外，研究团队也同时公开了 Tensorflow 模型练习以及评估法度榜样，以及应用 Pascal VOC 2012 与 Cityscapes 材料集练习的模型。
DeepLab-v3+ 技巧是基于三年前的 DeepLab 模型，时代改进了卷积神经收集特点萃取器、物体比例塑造模型以及同化前后内容的技巧，再加上进步的模型练习过程，还有软硬件的进级，大年夜 DeepLab-v2 到 DeepLab-v3，直到如今揭橥的 DeepLab-v3+，效不雅一代比一代好。
DeepLab-v3+ 是由 DeepLab-v3 扩充而来，研究团队增长懂得码器模组，可以或许细化瓜分结不雅，可以或许更精准的处理物体的边沿，并进一步精深度卷积神经收集应用在空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling，SPP）和解码器上，大年夜幅晋升处理物体大年夜小以及不合长宽比例的才能，最后获得强而有力的语义瓜分编码解码器收集。
Liang-Chieh Chen 以及 Yukun Zhu 特别提到，跟着软硬件的进级，建构在卷积神经网路上的现代语义图像瓜分功能，可以达到的水准已经远远跨越5年前。
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本文标题：谷歌最新语义图像分割模型 DeepLab-v3+ 现已开源
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