随着深度学习技术的飞速发展，图像分割问题逐渐成为研究热点之一。其中，DeepLab系列模型凭借其卓越的性能，在学术界和工业界都引起了广泛关注。那么，问题来了，DeepLab是CNN（卷积神经网络）吗？🧐
首先，我们需要了解DeepLab系列模型的基本架构。DeepLab系列模型主要由两部分组成：一是基于全卷积网络（FCN）的特征提取器，二是用于像素级分类的空洞卷积。前者利用了经典的CNN结构，如VGG、ResNet等，进行特征提取；后者则通过调整卷积核的感受野，以捕获更多的上下文信息。🔍
因此，可以说DeepLab模型是一种特殊的CNN模型，它不仅继承了传统CNN的优点，还引入了空洞卷积等创新技术，从而实现了对图像更精细的分割效果。🌈
总之，虽然DeepLab模型包含CNN的元素，但它的独特之处在于结合了空洞卷积等技术，使得其在图像分割任务中表现更为出色。🚀
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