在语义分割任务中，如何在PSPNet的末端加入条件随机场，请给出详细代码

在PSPNet的末端加入条件随机场可以用以下代码实现：

首先，在PSPNet的末端输出层之后，加入一个CRF层，代码如下：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate, Conv2DTranspose, Dropout, BatchNormalization
from keras.optimizers import Adam
from keras import backend as K
from keras_contrib.layers.crf import CRF

def PSPNet_CRF(input_shape=(256, 256, 3), num_classes=2):
    inputs = Input(input_shape)
    # PSPNet的主干网络部分省略
    # ...
    # PSPNet的输出层
    x = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', activation='softmax', name='output')(x)
    # 加入CRF层
    output_crf = CRF(num_classes, sparse_target=True)(x)

    model = Model(inputs=[inputs], outputs=[output_crf])

    return model

接下来，在训练时，需要用到一个自定义的损失函数，代码如下：

from keras_contrib.losses import crf_loss

def custom_loss(y_true, y_pred):
    loss = K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
    loss += crf_loss(y_true, y_pred)
    return loss

最后，在编译模型时，使用自定义的损失函数，并加入CRF层的配置，代码如下：

model = PSPNet_CRF()
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),
              loss=custom_loss,
              metrics=['accuracy'],
              loss_weights={'output': 1., 'crf': 1.})

这样就完成了在PSPNet的末端加入条件随机场的操作。