[論文閱讀]BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation
前言 光看名字,看到Guided Aggreagation感覺又是一個使用attention的(全局特徵指導局部特徵)？ Abstract 問題的提出: 現有的加速model的方法大部分都是犧牲低等級的特徵細節,這會導致精度大大下降。 所以作者提出了分開處理空間細節和語義信息(也就是用兩個網絡) 所以建立的網絡將包括下面的結構: 細節分支,將會有寬通道和淺層數去捕捉低等級的特徵和生成高像素的特徵表
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