mmsegmentation中deeplabv3plus网络加入SKNet具体步骤

在 mmsegmentation 中将 SKNet 加入 Deeplabv3+ 网络的步骤如下：

1. 在 mmseg/models/backbones 中新建 sknet.py 文件，定义 SKNet 的网络结构。

2. 在 sknet.py 文件中实现 SKNet 的基本模块，包括 SKUnit 和 SKNet。

3. 在 mmseg/models/backbones/deeplabv3plus.py 中导入 sknet.py 文件，并在 DeepLabV3Plus 的 backbone 中使用 SKNet。

4. 在 mmseg/datasets/pipelines/transforms.py 中增加支持 SKNet 的预处理方法。

5. 在 mmseg/core/evaluation/evaluators.py 中增加支持 SKNet 的评估方法。

6. 在 mmseg/apis/train.py 中设置训练参数，包括 SKNet 的学习率、权重衰减等。

7. 在 mmseg/apis/inference.py 中设置推理参数，包括 SKNet 的阈值等。

8. 在 mmseg/core/optimizer/builder.py 中定义 SKNet 优化器。

9. 在 mmseg/core/optimizer/scheduler.py 中定义 SKNet 的学习率调度器。

10. 在 mmseg/runner/checkpoint.py 中增加支持 SKNet 的模型保存和加载方法。

需要注意的是，以上步骤只是大致的流程，具体实现可能会因为 SKNet 的版本、mmseg 的版本等各种因素而有所不同。建议在实现过程中仔细查看 mmseg 的代码结构和 SKNet 的实现原理，以保证代码的正确性和可靠性。