最新的轻量化语义分割网络有哪些

最新的轻量化语义分割网络包括：

1. BiSeNetV2：基于双路径网络（BiSeNet）的改进版本，采用自适应膨胀率模块和注意力机制来提高分割性能。

2. Fast-SCNN：一种基于轻量化卷积神经网络（LCNN）的快速语义分割网络，采用特征融合模块和轻量化注意力机制来提高分割性能。

3. HRNetV2：一种高分辨率网络，采用多分支并行结构和自适应高分辨率特征融合模块来提高分割性能。

4. U-Net++：一种基于U-Net的改进版本，采用多层级特征融合和注意力机制来提高分割性能。

5. ESPNetv2：一种基于轻量级编码器和解码器的网络，采用空间金字塔池化和分组卷积来提高分割性能。

这些网络都具有高效、轻量、准确等优点，可以在嵌入式设备和移动端上进行实时语义分割。

相关问题

轻量化语义分割网络有哪些

目前常用的轻量化语义分割网络包括：

1. ENet：使用深度可分离卷积和上采样技术，带有正则化和降维模块，能够在保证较高精度的同时大幅减少模型参数和计算量。

2. ICNet：基于金字塔结构的多尺度网络，将全分辨率图像和降采样图像同时输入，能够在保证较高精度的同时大幅缩短推理时间。

3. BiSeNet：将较浅的网络和较深的网络进行融合，其中浅层网络用于提取语义信息，深层网络用于提取空间信息，能够在保证较高精度的同时较好地平衡模型大小和速度。

4. Fast-SCNN：基于金字塔结构的多尺度网络，使用深度可分离卷积和轻量级注意力机制，能够在保证较高精度的同时大幅减少模型参数和计算量。

5. LEDNet：采用轻量级编码器-解码器结构，通过密集连接和注意力机制来提高语义分割精度，同时大幅减少模型参数和计算量。

这些网络都具有较高的精度，并且相较于传统的语义分割网络，具有更少的参数和计算量，因此可以在移动设备和嵌入式设备上实现实时语义分割。

轻量化语义分割模型有哪些

1. DeepLab V3+: DeepLab V3+是一种由谷歌开发的轻量化语义分割模型，它使用了深度可分离卷积和空间金字塔池化等技术，同时采用了强大的空间上下文信息来提高分割的准确性。

2. MobileNetV3+：MobileNetV3+是一种由谷歌开发的轻量化卷积神经网络，在保持高度可扩展性的同时，能够实现高效的语义分割任务。

3. ENet：ENet是一种轻量化的卷积神经网络，它使用了特定的网络架构、优化的卷积核和批标准化技术，能够在保持高准确性的同时，大大减少了模型的参数量和计算量。

4. Fast-SCNN：Fast-SCNN是一种高效的语义分割模型，它采用了轻量化的编码器和解码器结构，能够快速地处理高分辨率图像，并具有较好的分割性能。

5. BiSeNet：BiSeNet是一种双流轻量化语义分割模型，它同时使用了低分辨率和高分辨率的特征图来进行分割，能够在保持高准确性的同时，具有较快的推理速度。