图像分割第四部分：模型 PSPNet

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三、图像分割的模型

4.PSPNet模型结构解析

原论文（CVPR 2017 v2）

该模型最具价值的创新之处在于引入了全局金字塔池化模块 ：Pyramid Pooling Module（一种适用于多尺度特征提取的池化结构），该模块能够整合来自不同尺度的上下文信息，从而增强模型对全局特征的捕捉能力，进一步提升了整体性能。

模型结构 为：

模型的运行机制 为：

1. 输入图像
2. 利用带有空洞卷积的预训练ResNet网络进行特征提取，所获得的特征图尺寸为输入图像的1/8
3. 经过Pyramid Pooling Module进行处理
4. 最后通过卷积操作，生成用于预测的最终特征图

特别说明步骤2：

Pyramid Pooling Module：该模块主要通过全局平均池化（具备扩大感受野的功能）与特征融