润色下面的中文表达使它表述更加学术化。DeepLab V3+是Chen等109提出的一种基于深度学习的语义分割方法能够实现图像的像素分类。本研究所使用的DeepLab V3+模型网络结构如图2-3所示。该模型以ResNet-18为主干网络将主干网络输出的图像特征输入至带有空洞卷积的空间金字塔池化模块Atrous spatial pyramid poolingASPP中获取多尺度特征。在解码模块中将

DeepLab V3+是一种基于深度学习的语义分割方法，其能够实现对图像像素的分类。本研究所采用的DeepLab V3+模型网络结构如图2-3所示，该模型主要以ResNet-18为主干网络，将主干网络输出的图像特征输入至带有空洞卷积的空间金字塔池化模块（Atrous spatial pyramid pooling，ASPP）中以获取多尺度特征。在解码模块中，低层特征由ResNet-18主干网络提取，高层特征由ASPP模块获得，并进行融合，通过卷积和上采样的处理方式可获得任务目标的语义分割结果。