语义分割轻量化神经网络

引用提到了语义分割的经典网络模型和轻量化模型。其中，引用介绍了全卷积神经网络（FCN）作为一种经典的语义分割模型，它通过将传统的分类网络的全连接层转化为卷积层，并采用反卷积和跳跃连接的方式来恢复图像的细节信息和融合特征。而引用提到了CGnet，它是一种轻量化的语义分割网络，通过在所有阶段使用CG模块来获取上下文信息。

除了FCN和CGnet之外，还存在其他一些轻量化的语义分割神经网络，例如：
1. ENet：ENet是一种轻量化的语义分割网络，它通过设计轻量级的模块和减少参数量来实现高效的语义分割。
2. ICNet：ICNet是一种多尺度级联网络，它通过将图像分为不同的尺度进行处理，从而实现高效的语义分割。
3. DFANet：DFANet是一种基于注意力机制的轻量化语义分割网络，它通过引入分组卷积和注意力模块来提高模型的效率和准确性。