高分辨率影像的语义分割模型

对于高分辨率影像的语义分割，模型设计需考虑两个关键因素：一是处理大量像素的能力，二是保持空间细节的精确性。以下是几种常见的针对高分辨率图像的语义分割模型：

1. **HRNet (High-Resolution Network)**：这种模型采用并行的高分辨率分支，可以同时捕获局部细节和全局上下文信息，特别适合处理高分辨率场景。

2. **DeeplabV3+/Xception65**: 这些版本的DeepLab通过使用深层的最大池化和扩张卷积，结合全卷积网络(FCN)，能处理高分辨率图像，并提供细致的边界分割。

3. **ResNeSt (Residual-in-Non-Local Networks)**：它结合了非局部块和残差连接，有助于在高分辨率图像中发现长距离依赖关系，提升分割准确度。

4. **RefineNet**: 结合了多尺度特征和细化操作，能够逐步细化分割结果，尤其是在处理高分辨率图像时，有助于消除噪声并增强边界清晰度。

5. **SemanticFusion**: 利用光流估计将前后帧的特征融合起来，对于视频序列中的高分辨率语义分割特别有效。

为了应对高分辨率带来的计算压力，往往会采取如金字塔级联处理、多尺度输入或使用轻量化网络结构等优化策略。