语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想 中

模型架构 与大多数编码器—解码器架构设计不同的是，Deeplab 提供了一种与众不同的语义分割方法。Deeplab 提出了一种用于控制信号抽取和学习多尺度语境特征的架构。 Deeplab 把在 ImagNet 上预训练得到的 ResNet 作为它的主要特征提取网络。但是，它为多尺度的特征学习添加了一个新的残差块。最后一个 ResNet 块使用了空洞卷积（atrous convolution），而不

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