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不仅能够完成目标检测（检测物体并给出边界框），还能为每个检测到的物体生成精确的像素级分割掩码（Mask）。：二值交叉熵（Binary Cross-Entropy），计算每个像素的预测掩码与真实掩码的误差。的掩码（K 是类别数，m 是掩码分辨率，通常 14×14 或 28×28）。Mask 分支仅预测当前类别对应的掩码，避免不同类别竞争，提升分割质量。：预测每个 RoI 的分割掩码（Mask），采用 FCN 结构。在原有的分类（Class）和回归（Box）分支基础上，新增一个。

如Non-local Networks（2018）、CBAM（2018），增强重要区域权重。扩展Faster R-CNN，增加分割分支，实现检测与分割一体化（实例分割）。：结合编码器-解码器和空洞空间金字塔池化（ASPP），提升多尺度分割能力。：扩展至点云（如PointNet++）和时序数据（如MaskTrack）。：如SAM（Meta），通过提示（prompt）实现零样本分割。（2001）：将分割转化为能量最小化问题，结合颜色和边界信息。：使用SIFT、HOG等特征结合分类器（如SVM）进行分割。

通过以上步骤，即可完成UNet在自定义数据集上的训练和部署。图像和标签：图像（如.jpg.png）和对应的分割掩膜（mask，需与图像同名且尺寸相同）。目录结构dataset/train/images/ # 训练图像masks/ # 对应的标签val/images/ # 验证图像masks/ # 对应的标签。

希望这个指南能帮助你成功训练自己的DeepLabv3+模型！使用不同的backbone（如Xception）提高精度。对应的标注图像（PNG格式，每个像素值代表类别ID）类别ID应从0开始连续编号（0,1,2,...）标注图像应为单通道，像素值0通常表示背景。添加数据增强（随机缩放、旋转、颜色变换）：减小batch_size或图像尺寸。输入图像（如JPG/PNG格式）：尝试降低学习率或使用学习率调度。：增加数据增强或使用正则化技术。使用混合精度训练加速训练过程。：在损失函数中使用类别权重。

UNet是一种基于深度学习的图像分割架构，自2015年提出以来经历了多次改进和扩展，逐渐成为医学图像分割和其他精细分割任务的标杆。：对称的U形网络，左侧（编码器）通过下采样提取特征，右侧（解码器）通过上采样恢复空间分辨率。UNet的成功得益于其简洁性、灵活性和可扩展性，未来仍将是图像分割领域的重要基线模型。：空间/通道注意力（如SE模块）、自注意力（Non-local模块）。：将编码器的高分辨率特征与解码器的上采样特征拼接，保留局部细节。处理3D医学图像（如CT、MRI），在解码器中使用3D反卷积。

DeepLab 系列至今仍是语义分割领域的基石，后续许多工作（如 OCRNet、Mask2Former）均受其启发。：多尺度特征融合显著提升分割精度（PASCAL VOC 2012: 79.7% mIOU）。：DeepLabv3 输出分辨率低（通常为输入尺寸的 1/8），边界模糊。：成为语义分割的标杆模型，支持轻量化（MobileNetV2）和实时应用。：传统 CNN 通过池化（Pooling）降低分辨率，导致空间信息丢失。：自动搜索更优的 DeepLab 结构（如 Auto-DeepLab）。

的架构，在语义分割任务中实现了高精度和鲁棒性，至今仍是工业界和学术界的常用模型。：并行使用不同膨胀率（dilation rate）的卷积，识别不同大小的物体。编码器输出（经过 ASPP）先进行 4 倍上采样，再与主干网络的低层特征融合。模块，显著提升了物体边界的分割精度，同时保持了多尺度上下文信息提取的能力。：支持高性能（ResNet）和轻量化（MobileNet）主干网络。在不降低特征图分辨率的情况下，扩大感受野，捕捉多尺度信息。和高层语义信息，优化分割结果的细节，特别是物体边缘。