在实时语义分割中，如何设计网络结构以平衡高精度和高速度？具体到BiSeNet，它是如何在保持高分辨率的同时实现高效推理的？

实时语义分割的挑战在于如何在保证分割精度的同时，提高模型的推理速度，尤其是在处理视频数据流时。传统的语义分割网络往往在高分辨率和大感受野之间无法取得很好的平衡，导致无法满足实时处理的要求。而BiSeNet网络通过其特有的设计巧妙地解决了这一难题。

参考资源链接：[BiSeNet：实时语义分割的高效双边网络](https://wenku.csdn.net/doc/2dennzh0oi?spm=1055.2569.3001.10343)

BiSeNet由两部分组成：空间路径和上下文路径。空间路径使用小步幅的卷积操作来保持图像的高空间分辨率，这对于保持细节的完整性至关重要。而上下文路径则使用快速下采样来扩展模型的感受野，这样可以获取更丰富的上下文信息，但不会过度牺牲空间细节。两者通过一个融合模块协同工作，从而在不显著增加计算量的情况下，实现了高精度和高速度的平衡。
具体而言，空间路径采用了标准的卷积层和跳跃连接，来保证特征图的分辨率不下降。而上下文路径则使用了空洞卷积（dilated convolution）和分组卷积（group convolution）等技术，这些技术在不增加额外计算量的情况下，有效扩大了感受野。最终，通过一个简单的特征融合策略，如加权求和或级联，将两个路径的输出结合起来，生成最终的分割结果。
在实际应用中，BiSeNet的这一架构不仅在精度上与现有技术持平甚至超越，而且在推理速度上实现了显著的提升。例如，在Cityscapes数据集上，BiSeNet能够在NVIDIA Titan XP显卡上以105FPS的速率运行，这为自动驾驶、视频监控等实时应用提供了强大的技术支持。对于希望深入了解BiSeNet技术细节和实现的开发者，推荐阅读《BiSeNet：实时语义分割的高效双边网络》一文，它将为您提供从理论到实践的全面讲解。

参考资源链接：[BiSeNet：实时语义分割的高效双边网络](https://wenku.csdn.net/doc/2dennzh0oi?spm=1055.2569.3001.10343)