DeepLab 模型首次在 ICLR '14 中首次亮相，是一系列旨在解决语义分割问题的深度学习架构。经过多年的迭代改进，谷歌研究人员的同一个团队在 17 年底发布了广受欢迎的“DeepLabv3”。当时，DeepLabv3 在 Pascal VOC 2012 测试集上实现了最先进的 (SOTA) 性能，在著名的 Cityscapes 数据集上以及使用 Google 内部 JFT 数据集进行训练时，也取得了同等的 SOTA 结果。
DeepLabv3+在 ECCV '18 上发布，是 DeepLabv3 的增量更新。它在 DeepLabv3 语义分割模型的基础上进行了根本性的架构更改。
DeepLabv3+ (2018) 超越了🏆 DeepLabv3 (2017) 模型，并在 PASCAL VOC 2012 测试集 (89%)
