空洞空间卷积池化金字塔

空洞空间卷积池化金字塔（ASPP）是一种用于图像语义分割的神经网络模型，它通过多个不同尺度的空洞卷积和池化操作来捕捉图像中不同大小的物体信息，从而提高分割的准确性和鲁棒性。

ASPP模型的核心思想是在不同尺度上对图像进行特征提取，然后将这些特征融合起来，得到更加全面和准确的特征表示。具体来说，ASPP模型包括一个金字塔结构的空洞卷积层和一个全局平均池化层，其中空洞卷积层用于提取不同尺度的特征，全局平均池化层用于捕捉整个图像的全局信息。最后，将这些特征进行融合，得到最终的分割结果。