Deeplabv3plus语义分割（模型搭建、训练、改进）

DeepLabv3+是一种先进的语义分割模型，广泛应用于图像分割任务。以下是其主要特点和结构的详细介绍：

1. 网络架构
   DeepLabv3+采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，通过编码器提取图像特征，再通过解码器将特征映射回原始图像尺寸，实现像素级的分类。

2. 核心模块

   • ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块：用于捕获多尺度特征。ASPP模块包含多个分支，每个分支使用不同膨胀率的空洞卷积（dilated convolution），以提取不同尺度的上下文信息。

   • 解码器（Decoder）：用于恢复物体边界细节。解码器通过上采样和卷积操作，将ASPP模块输出的特征与低级特征结合，从而生成更精确的分割结果。

3. 技术特点

   • 空洞卷积（Dilated Convolution）：通过调整空洞率（dilation rate），在不增加参数量的情况下扩大感受野，捕获更大范围的上下文信息。