deeplabv3原理与网络结构

DeepLabv3是一种用于图像分割的卷积神经网络模型。它的核心思想是使用空洞卷积来捕获多尺度信息，同时使用全局池化来获取全局信息，从而提高分割精度。

DeepLabv3的网络结构分为两个部分：Encoder和Decoder。

Encoder部分使用了ResNet作为基础网络，提取图像特征。在特征提取过程中，使用了空洞卷积（dilated convolution）来捕获多尺度信息，同时使用了批规范化（batch normalization）来加速收敛。

Decoder部分使用了ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块来进行分割。ASPP模块包括多个并行的空洞卷积，每个卷积具有不同的采样率，可以捕获不同尺度的信息。同时，ASPP模块还包括一个全局平均池化层，用于捕获全局信息。最后，使用了一个1x1的卷积层来进行分类。

总体上，DeepLabv3使用了空洞卷积和全局池化的组合来提高图像分割的精度，同时使用了ResNet作为基础网络，提高了特征的表达能力。