deeplabv3网络结构

DeepLabv3是一种基于深度学习的语义分割模型，它采用了残差网络（ResNet）作为其主干网络，使用空洞卷积（Atrous Convolution）来捕获不同尺度的特征信息。其网络结构如下：

1. 基础网络：DeepLabv3使用了ResNet作为其基础网络，可以选择ResNet-101或ResNet-50作为主干网络。

2. 编码器：在基础网络的后面添加了一个Encoder模块，通过使用空洞卷积（Atrous Convolution）来扩大感受野，以捕获更多的上下文信息。

3. 解码器：在Encoder模块后面添加了一个Decoder模块，用于通过上采样得到高分辨率的分割结果。Decoder模块包括了双线性插值上采样和CRF模块，用于平滑分割结果。

4. ASPP模块：除了Encoder和Decoder模块外，DeepLabv3还添加了一个ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块，用于捕获不同尺度的特征信息。ASPP模块包括了多个不同采样率的空洞卷积层和全局平均池化层。

整体来说，DeepLabv3使用了多个不同的模块来捕获不同尺度的特征信息，并且通过使用空洞卷积和ASPP模块来扩大感受野，以提高分割结果的准确性。