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前言

已经有了U-net了，为什么需要linkNet？
unet见这个文章【语义分割】unet结构和代码实现:https://blog.csdn.net/weixin_40293999/article/details/129648032
它引入了resNet，主打一个RealTime，实时系统，用于自动驾驶等需要快速返回结果的领域。unet适合医疗诊断等不那么实时的地方。它也借鉴了自编码器的结构。
论文：https://arxiv.org/pdf/1707.03718.pdf 是2017年的一篇文章，才5页，值得一读。介绍了一种新的深度神经网络架构，可以高效地进行像素级语义分割，用于视觉场景理解。该网络仅使用了1150万个参数和21.2 GFLOPs，既准确又快速。

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1.网络结构

1.1 网络结构示意图

是在论文上copy的,建议直接看论文.

1.2 创建LinkNet模型

LinkNet由4个基础模块就能搭建出整个模型
1.卷积模块(卷积+BN+Activate)
2.反卷积(反卷积+BN+Activate)
3.编码器(4个卷积模块)
4.解码器(卷积模块+反卷积模块+卷积模块)
5.实现整体网络结构(1,2,3,4搭积木即可):卷积模块+反卷积模块+编码器+解码器

2.代码

待续