具体的模型结构图是什么样的

具体的模型结构图可以用流程图来表示，这里是一个简化的版本：

+--+
| 输入 (Image tensor) |
+-----------------------+
|
[1x1卷积]
v
+---------------------+
| BN (Batch Normalization)|
+----------+
| Adaptive Rate Layer |
| (包含三个可学习的率) |
+------------------------+
|
[应用三个不同率的block]
|
+-----------+
| Block with rate_1 |
+-------------------------+
|
V
+-------------------------+
| Block with rate_3 |
+-----------+
| Block with rate_5 |
+-------------------------+
|
[Global Average Pooling]
|
/ \
/ \
V V
+--+
| 上采样 (UpSampling) |
+------------------------+
|
/ \
/ \
V V
+--+
| Concatenation |
+---------------------+
|
|
[1x1卷积]
+---------------------+
| BN (Batch Normalization)|
+---------------------+
|
[ReLU Activation]
v
+-----------------------+
| 输出 (Output feature map)|
+-----------------------+

这个图展示了从输入开始，经过一系列的卷积、批标准化、激活函数以及自适应率层的处理过程，最终得到融合后的输出特征图。每个`Block`部分都有其特定的扩张率（rate）。请注意，实际的图形可能需要图形编辑软件绘制更清晰和详细的版本。