改进的DeeplabV3+在图像分割中的应用
传统的语义分割方法主要是通过提取图像特征来实现，但由于现实世界物体边界关系极其复杂，空间位置分布不均匀，成像结果容易受到光线的干扰，使得语义分割任务成为一个复杂的问题。这些问题制约了语义分割的准确性和效率，不能满足遥感图像语义分割应用的需求，大量关键数据不能得到充分利用。
为改善Deeplabv3+模型的语义分割效率和精确度，并针对上述模型的不足之处提出对应的改进方案，提出了采用MobilenetV2作为DeeplabV3+主干网络的方法，经实验验证，在遥感图像语义分割中具有良好的检测性能，可以很好地应用于工业中。（剩余1255字）