《表2 Res Net网络与Res Net+网络的结构对比》

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本文对ResNet网络进行修改，替换conv5阶段的部分标准卷积为扩张卷积，得到ResNet+作为主干网络，如表2所示。ResNet+中不存在可分离卷积，并且扩张卷积层之外的所有网络层，均能加载ImageNet预训练模型参数，进行有效初始化，大幅提升了DeepLabV3+模型的精度和收敛速度。但是主干网络中加入扩张卷积，会增加模型后续阶段的计算成本，因此本文只研究在conv5阶段加入扩张卷积的情况，最终主干网络各个阶段的特征图f1、f2、f3、f4、f5尺寸分别为原始输入图像尺寸的1/2、1/4、1/8、1/16和1/16，如图2b所示。