自20世纪70年代以来，语义分割因其重要的应用价值引起了研究人员的广泛关注，许多语义分割算法被提出，包括基于阈值[1]、基于区域[2]、基于边缘检测[3-4]的语义分割方法。因受到机器算力的限制，这些传统分割算法只能提取图像的纹理信息、颜色和形状等底层信息进行分割，且需要人工设计特征，导致分割准确度不够理想。随着计算机硬件设备的更新换代以及深度学习技术的快速发展，语义分割进入一个新的发展时期。通过深度神经网络学习图像低层、中层、高层特征，实现对图像端到端的像素级分类，从而大幅度提高了语义分割的精度和效率。

2015年，Long等人[5]提出了一种全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）模型，实现对图像进行端到端的语义分割，如图8.2所示。以VGGNet[6]为例，该模型将VGGNet最后三层全连接层变换为等效的三层卷积层，使用在ImageNet[7]上预训练好的VGGNet模型参数作为初始化参数，然后对部分参数进行微调，大幅提升语义分割网络的训练效率。全卷积网络可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积操作对最后一层卷积层的特征图进行上采样，使其恢复到输入图像尺寸，对每个像素进行类别预测的同时保留了输入图像的空间信息。通过将预测的分割结果与真实分割结果进行比较计算损失，对分割模型进行优化。

图8.2　全卷积网络模型结构[5]

全卷积网络是将深度神经网络应用于语义分割任务的开山之作，在当时达到了PASCAL VOC数据集上的最好分割结果，推动了语义分割任务的发展。但全卷积网络仍然有许多不足之处，如全卷积网络的下采样过程会造成特征图的感受变小，图像的部分空间信息会因此丢失。此外，全卷积网络还缺乏对图像上下文信息的利用。后来，研究者们对全卷积网络进行了改进，比如使用空洞卷积（atrous/dilated convolution，也称扩张卷积）[8-11]、特征融合[12-13]、注意力机制[14-15]等。下面将重点介绍基于空洞卷积的DeepLab系列模型[8-11]。

最有代表性的DeepLab模型是Chen等人提出的DeepLabV1模型[8]，其结构如图8.3所示。该模型将深度卷积神经网络的部分卷积改变为空洞卷积，在不增加额外参数的同时，扩大了特征图的感受野，从而获得更多的特征信息。此外，它在卷积神经网络的最后一层添加了全连接条件随机场（fully connected conditional random field，FCCRF）[16]以增强捕获图像细节的能力，优化分割边界，获得更精确的分割结果。(www.daowen.com)

图8.3　DeepLabV1网络语义分割流程[8]

后来，Chen等人对DeepLabV1模型进行了进一步改进，提出了DeepLabV2模型[9]，该模型将空洞卷积与空间金字塔池化模型相结合，通过包含带孔空间金字塔池化（atrous spatial pyramid pooling，ASPP）模块，使用多个不同采样率的空洞卷积来获取不同尺度的特征，并将不同尺度的特征融合以获取上下文信息。

2017年，Chen等人在DeepLabV1和DeepLabV2模型的基础上提出了DeepLabV3模型[10]，在带孔空间金字塔池化模块中增加了批标准化（batch normalization）层。同时，通过级联多个不同采样率的空洞卷积，更有效地提取特征和建模全局上下文信息，增强模型捕获多尺度信息的能力。相比DeepLabV1模型和DeepLabV2模型，DeepLabV3模型去除了全连接条件随机场，但性能却进一步提高。针对DeepLabV3生成的预测图稀疏以及空洞卷积造成的边界信息丢失等问题，Chen等人又提出了DeepLabV3+模型[11]。它以DeepLabV3的编码网络为基础，建模全局上下文信息。同时引入解码网络模块，将底层特征与高层特征进一步融合来恢复目标的边界细节信息，提升了分割的准确度。