给我提供一个替换后的deeplabv3+代码

由于直接在这里提供完整的代码是不现实的，但我可以给你一个大概的Python（PyTorch）代码片段，展示如何替换DeepLabV3+的骨干网络为ResNet50。请注意，这只是一个简化的例子，并且在实际项目中你可能需要添加更多的错误检查和适应性调整。

import torch
from torchvision import models
from torchvision.transforms import ToTensor
from torchvision.models.segmentation.deeplabv3_plus import DeepLabHead

# 加载预训练的ResNet50
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
for param in resnet50.parameters():
    param.requires_grad = False  # 冻结预训练层

# 提取ResNet50的最后一层
last_layer_name = 'layer4'
resnet50_layers = list(resnet50.children())[:-1]  # 切除最后分类层
resnet50_backbone = nn.Sequential(*resnet50_layers)

# 创建一个ResNet50风格的DeepLabHead
resnet50_head = DeepLabHead(2048, num_classes=your_num_classes)  # 修改为你的类别数

# 构建新的DeepLabV3+
class CustomDeeplabV3Plus(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomDeeplabV3Plus, self).__init__()
        self.backbone = resnet50_backbone
        self.head = resnet50_head

# 初始化模型
model = CustomDeeplabV3Plus()

# 添加数据转换和损失函数
input_transform = ToTensor()
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255)

# ... 现在你可以继续训练这个新模型了