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采用pytorch深度学习框架实现的deeplab_v3+语义分割任务，谷歌deeplab系列性能最好也是最复杂的一个版本，可满足绝大部分基础语义分割场景。主干网络在算力不足时可选择轻量版的mobilenet_v2，算力足够时可选择Xception。 deeplab_v3+：用一个简单有效的解码器模块扩展deeplab_v3优化细分结果，尤其是沿目标边界。此外，在这种编码器 - 解码器结构中，可以通过空洞卷积任意地控制所提取的编码器特征的分辨率，以平衡准确率和运行时间。 本代码可作为入门计算机视觉语义分割任务时的学习了解用处，也可作为高校大学生的毕业课程设计使用。

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