本文详细介绍深度学习模型的构建过程，包括数据获取、预处理及标注，使用labelme工具进行标注。模型定义中涉及输入图像大小设定，采用反卷积网络层提升网络深度与非线性能力，通过跳层连接和通道补偿如CRelu、DenseNet等增强特征利用。
立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26257/326454?utm_source=blogtoedu
数据与模型准备
1.数据获取与标注
数据预处理
数据标注labelme
2.模型定义：
输入图像大小
反卷积网络层：增加网络的深度和非线性能力deconv1-5，每一个反卷积恢复2倍分辨率
跳层连接：
通道补偿：CRelu；DenseNet（充分利用每一层的特征）
完整的模型结构
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