Deeplab实战：使用deeplabv3实现对人物的抠图

摘要在上一篇文章中我们使用UNet实现了二分类分割，训练了150个epoch，最后dice得分在0.87左右。今天我们使用更优秀的网络deeplabv3实现图像的二分类分割，dice得分大约在0.97左右。关于二分类一般有两种做法：第一种输出是单通道，即网络的输出 output 为 [batch_size, 1, height, width] 形状。其中 batch_szie 为批量大小，1 表示输出一个通道，height 和 width 与输入图像的高和宽保持一致。在训练时，输出通道数是 1，网络