针对语义分割网络在进行语义分割的时候容易丢失边界和位置信息，造成图像分割的结果粗糙以及对像素类别的误判，提出融合上下文特征和空洞空间金字塔池化的语义分割方法。该方法首先采用空洞空间金字塔池化对特征图进行处理，然后在上采样的时候融合浅层特征的输出结果，最后将输出特征的通道数压缩为分类的个数，对图像进行像素级别的预测。使用语义分割常用的评估指标平均交并比和平均像素精度，与其它模型进行对比，结果显示该方法在分割效果上有一定的提升。
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