改进的pspnet语义分割

改进的PSPNet是在原有PSPNet的基础上进行了改进，主要包括两个方面的改进：1.引入了深度可分离卷积；2.引入了注意力机制。

1.深度可分离卷积
深度可分离卷积是一种轻量级卷积操作，它将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，从而大大减少了参数数量。在改进的PSPNet中，深度可分离卷积被用于替代原有的标准卷积，从而提高了模型的轻量化程度。

2.注意力机制
注意力机制是一种能够自适应地对不同特征图进行加权的方法，它可以使得模型更加关注重要的特征，从而提高模型的性能。在改进的PSPNet中，注意力机制被引入到了PSP模块中，从而使得模型能够更加准确地捕捉到不同尺度的特征。

下面是改进的PSPNet的网络结构图：

--相关问题--:
1. 什么是深度可分离卷积？
2. 什么是注意力机制？
3. PSPNet相比于其他语义分割模型有哪些优势？