《表1：具有高效感受野的实时语义分割模型》

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《具有高效感受野的实时语义分割模型》

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我们提出一种新型的轻量级分割模型，称作“SemiUshape Network”。该模型目的是进一步提升网络中深层的特征图的感受野；并且构建更加高效的特征融合模型。在编码器部分，也就是特征提取网络中，我们对知名的图像分类神经网络DenseNet进行分析，并指出了其中的一些不足之处，并提出新的基础网络。在解码器部分，我们分析了U型结构的实际效率，并进一步压缩了解码器中用于特征融合的参数量。本文第1节简要介绍今年来语义分割模型的发展，第2节会介绍本文提出的新模型及其具体特点，第3节则会进行实验对比。第4节是总结及结论部分。