那么有没有亚像素级别的物体识别分割模型？

有一些模型可以实现亚像素级别的物体识别分割。以下是一些常用的亚像素级别分割模型：

1. DeepLab: DeepLab是一种基于全卷积网络（FCN）的分割模型，可以实现亚像素级别的分割结果。它使用空卷积（dilated convolution）来扩大感受野，同时通过插值技提高分割结果的分辨率。

2. PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network): PSPNet是一种具有金字塔池化（pyramid pooling）结构的分割模型，可以捕捉不同尺度的上下文信息。它可以在亚像素级别上生成分割结果。

3. HRNet (High-Resolution Network): HRNet是一种多尺度信息融合的网络结构，它可以在不同分辨率下进行特征提取，并将不同分辨率的特征进行融合，从而实现亚像素级别的物体识别分割。

这些模型可以通过使用适当的损失函数、训练策略和数据增强技术来训练，以实现精细的亚像素级别分割结果。你可以参考相关论文和开源项目，如在PyTorch中实现的模型库，了解更多关于这些模型的详细信息和实现细节。