1、BN层训练技巧
缩小输入尺寸，这样可以提高batchsize的大小，在BN层适应了该数据集后，固定住BN层参数，放大输入尺寸继续训练
2、语义分割中解决网络输出尺寸与原尺寸的gap方法（如 1/8 output）
（1）加入deconvolution层
（2）TuSimple采用的DUC方法
Understanding Convolution for Semantic Segmentation
1、BN层训练技巧
缩小输入尺寸，这样可以提高batchsize的大小，在BN层适应了该数据集后，固定住BN层参数，放大输入尺寸继续训练
2、语义分割中解决网络输出尺寸与原尺寸的gap方法（如 1/8 output）
（1）加入deconvolution层
（2）TuSimple采用的DUC方法
Understanding Convolution for Semantic Segmentation