1樓：
個人覺得：
圖1圖1，乙個平面檢視，資訊不全，且沒有關鍵資訊，不能區分。
從圖1到圖2，公升維：
圖2圖2，資訊全，有特徵，可顯，資訊過多。
從圖2到圖3，降維：
圖3圖3，相關資訊，特徵顯，可區分。
也就是說，乙個找出關鍵特徵的過程。
2樓：不知道叫什麼
1、靠近輸入層，也就是CNN網路的淺層，一般CNN filter數量少，維度低，feature map的尺寸大，解析度高，感受野小，所以主要包含的是區域性的細節特徵。
2、靠近輸出層，也就是CNN網路的深層，一般CNN filter數量多，維度高，feature map的尺寸小，抽象程度高，感受野大，所以主要包含的是全域性的資訊。
3、我覺得這裡的低維和高維，可以從feature map的channel數量也就是CNN filter數量去理解，一般我們的CNN網路都是filter數量越來越多的，而feature map經過下取樣，尺寸越來越小，感受野越來越大。
3樓：
你說的高維和低維應該換成低層和高層更合理。
低層特徵解析度高，feature map上的畫素容易和原圖對齊，這樣分割才會準確。假設一種極端的情況，經過一系列pooling等下取樣操作之後，feature map的解析度變成1×1，這樣肯定很難和原圖對齊。進行反卷積就是為了能從低解析度的feature map中恢復解析度資訊，但是上面講到，低解析度的feature map很難和原圖對齊，所以即使進行反卷積，恢復效果也很有限。
所以現在的主流語義分割網路都有大量的橫向連線，把低層的高解析度資訊引入到後面層中，這樣就可以較好地和原圖對齊。
當然，除了考慮解析度之外，還要考慮語義資訊，這裡就不細說了。
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