SIGGRAPH 2018这篇论文主要分为两大部分，第一部分是 DeepLab v2+ResNet101 训练出来用于获取输入图像的 high-level feature 网络，对于输入的 $I = (h, w, 3)$ 图像，为每一个像素点生成一个 128 维的特征向量，因此该网络的输出是 $F = (h, w, 128)$
接下来，使用 $F$ 和 $I$ 进行引导滤波，$F_{filtered} = imguidedfilter(F, I, 10, 0.01)$，在引导滤波这个地方，OpenCV中的 cv2.ximgproc.guided_filter 与原作者使用的 matlab 中实现的 imguidedfilter 有不小区别，于是我对着 matlab 中 imguidedfilter 的实现重写了一下 OpenCV 版的，imguidedfilter-opencv
在计算完了 $F_{filtered}$ 之后，利用 PCA 将它压缩到 3 维，$F_{PCA} = PCA(F_{filtered}, 3)$，如下图。
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