图像分割“LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation”

LinkNet主要特点是速度快，在嵌入式系统TX1和TitanX上运行速度都比较块。
LinkNet网络结构如图1所示：
图像分割“LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation”

conv代表卷积，full-conv代表全卷积，卷积层之前加BN，后加ReLU，左半部分表示编码，右半部份标识解码，编码块包含残差块，LinkNet使用ResNet-18作为编码器，如下图所示：
图像分割“LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation”

解码块的细节如下图所示：
图像分割“LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation”

LinkNet的创新点是将每个编码器与解码器相连接，编码器的输入链接到对应的解码器的输出上。

实验结果
性能对比
图像分割“LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation”

效果对比
图像分割“LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation”