pytorch零基础实现语义分割项目（三）——语义分割模型（U-net和deeplavb3+）

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分类专栏： 深度学习方法 玩转计算机视觉 文章标签： pytorch 深度学习 python
于 2023-02-18 13:18:55 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DuLNode/article/details/129097512
本文介绍了如何使用PyTorch实现语义分割，重点讲解了U-net和DeepLabv3+模型的结构与代码实现。U-net通过下采样和上采样过程实现特征提取与恢复；DeepLabv3+则结合resNet与ASPP模块进行语义分割。下篇将涉及训练与预测过程。

文章目录

项目列表

语义分割项目（一）——数据概况及预处理

语义分割项目（二）——标签转换与数据加载

语义分割项目（三）——语义分割模型（U-net和deeplavb3+）

语义分割项目（四）——模型训练与预测

前言

在前两篇中我们完成了针对数据的处理和加载，本篇文章中我们将介绍两个常见的语义分割模型U-Net和deeplabv3+来完成航拍语义分割项目

U-net

模型概况

首先来看U-net的模型结构
在这里插入图片描述

下采样过程

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