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可学习的空间扩张率使得视觉模型更加贴近人类：一项 Grad-CAM 研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种特别为密集预测设计的新的卷积网络模块，该模块利用扩张卷积系统地汇集多尺度上下文信息，而不会丢失分辨率，并证明了该模块可以提高现有最先进的语义分割系统的精度。作者还探究了将图像分类网络适应于密集预测的可能性，并提出了简化适应后的网络结构有助于提高精度。
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关键要点
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提出了一种为密集预测设计的新卷积网络模块。
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该模块利用扩张卷积汇集多尺度上下文信息，保持分辨率。
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证明该模块可以提高现有语义分割系统的精度。
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探究了将图像分类网络适应于密集预测的可能性。
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提出简化适应后的网络结构有助于提高精度。
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