近两年新语义分割神经网络

近两年来，有一些值得关注的新语义分割神经网络，以下是其中一些：

1. U-Net++：这个网络是对U-Net的改进，引入了更深的卷积层和更多的跳跃连接，以提高分割性能。

2. DeepLabv3+：这个网络结合了深度学习和空洞卷积的优点，采用了多尺度特征融合的策略，可以有效地处理不同尺度的物体。

3. DenseASPP：这个网络对ASPP模块进行了改进，引入了密集连接和可分离卷积，以提高分割性能。

4. BiSeNet：这个网络采用了两个分支，一个处理全局信息，一个处理局部信息，以提高分割性能和速度。

5. HRNet：这个网络采用了高分辨率输入和高分辨率特征的策略，以提高分割的准确性和细节。

这些网络都在语义分割领域取得了一定的进展，为实现更好的分割效果提供了新思路和新方法。

相关问题

近两年图像处理发展状况

近两年，图像处理领域取得了很多进展，主要体现在以下几个方面：

1. 深度学习在图像处理领域的广泛应用。深度学习已成为图像处理领域的主流技术，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等，这些模型在图像分类、目标检测、图像分割等任务中都取得了不错的成绩。

2. 图像风格迁移技术的发展。图像风格迁移是指将一幅图像的风格转移到另一幅图像中，这种技术在图像生成、艺术创作、图像修复等方面都有广泛的应用。近两年，基于深度学习的图像风格迁移技术得到了很大的发展，如基于CycleGAN的图像风格转换、基于WCT的图像风格迁移等。

3. 图像超分辨率技术的进步。图像超分辨率是指将低分辨率图像转换为高分辨率图像，这种技术在图像重建、视频编码等方面都有广泛应用。近两年，基于深度学习的图像超分辨率技术得到了很大的发展，如基于SRCNN、ESPCN、SRGAN等模型的图像超分辨率。

4. 图像语义分割的进一步提升。图像语义分割是指给每个像素点打上对应的标签，如人、车、建筑等，这种技术在自动驾驶、智能监控等方面有广泛应用。近两年，基于深度学习的图像语义分割技术得到了很大的提升，如DeepLab、U-Net、Mask R-CNN等模型。

近几年动物关键点检测模型

近几年，随着深度学习技术的发展和应用，动物关键点检测模型也得到了很大的发展和提升。以下是一些近年来较为流行的动物关键点检测模型：

1. Hourglass网络：Hourglass网络是一种全卷积神经网络，它可以对图像中的关键点进行端到端的检测。该网络采用了逐级下采样和上采样的方法，可以在保留图像细节的同时提取更高层次的特征。

2. Faster R-CNN网络：Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于动物关键点检测。该算法将检测过程分为两个阶段，首先通过区域提议网络(RPN)生成候选区域，然后在候选区域上使用卷积神经网络进行分类和回归，最终得到关键点的位置。

3. Mask R-CNN网络：Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的改进算法，可以同时进行目标检测和语义分割。在动物关键点检测中，该算法可以将检测到的物体的边界和关键点进行精确的分割和细化。

4. HRNet网络：HRNet是一种高分辨率网络，可以同时处理多个分辨率的特征图。该网络在动物关键点检测中表现出了很好的性能，在保留图像细节的同时可以提取更高层次的特征。

5. EfficientDet网络：EfficientDet是一种高效的目标检测算法，可以在保证准确率的情况下大幅减少计算量和模型大小。在动物关键点检测中，该算法可以通过调整网络结构和参数来实现不同的精度和速度。