deeplabv3+的网络结构是什么

DeepLabv3+ 是一种用于图像分割的深度学习网络结构。它是 DeepLab 系列网络最新版本，采用了一些进来提升分割效果。Deepv3+ 的网络结构由两个主要部分组成：骨干网络和解码器。

1. 骨干网络：DeepLabv3+ 使用了一种称为 Xception 的深度卷积神经网络作为骨干网络。Xception 是一种极深的卷积神经网络，通过使用深度可分离卷积来减少参数量和计算量，同时提高了特征提取能力。

2. 解码器：DeepLabv3+ 引入了空洞空间金字塔池化 (ASPP) 模块，用于捕捉不同尺度的上下文信息。ASPP 模块包括多个并行的空洞卷积分支，每个分支使用不同的空洞率来捕捉不同尺度的上下文信息。之后，通过将这些分支的输出进行级联或融合，来获得更丰富的语义信息。

通过骨干网络和解码器的组合，DeepLabv3+ 能够在像素级别准确地对图像进行分割，达到较好的分割效果。