deeplabV3+

DeepLabV3+是一种用于语义分割的网络模型。它在Encoder部分引入了大量的空洞卷积，通过加大感受野，使每个卷积输出都包含较大范围的信息，同时不损失信息。\[2\]该模型的基本结构继承自DeepLabV3，但在第三个模块中进行了改进。编码模块通过学习更多的语义信息，解码模块以高效的方式将分割边缘恢复，从而使分割结果更加精确。\[3\]编码器可以从任意分辨率的数据中提取特征，这是通过使用空洞卷积实现的。\[3\]以上就是DeepLabV3+的基本结构和实现细节。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于Pytorch实现的图像分割算法: DeepLabV3+](https://blog.csdn.net/aliexken/article/details/125048133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【DeeplabV3+】DeeplabV3+网络结构详解](https://blog.csdn.net/weixin_45377629/article/details/124083978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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