bisenet pytorch

BiSeNet是一种基于PyTorch的语义分割网络，它是为了解决实时场景下的大规模语义分割任务而设计的。

BiSeNet的全称是Bilateral Segmentation Network，也就是双向分割网络。它的主要目标是在保持精度的前提下提高分割速度。

BiSeNet的核心思想是采用了两个分支，一个是全局分支（将图像整体信息作为输入），另一个是局部分支（将图像局部信息作为输入)，然后将两个分支的输出进行融合。

全局分支采用了一个全卷积网络结构，可以捕捉到图像的全局信息特征。而局部分支则通过空洞卷积（即膨胀卷积）来获取更加丰富的局部信息特征。这样可以在保证准确性的基础上提高分割速度。

BiSeNet还引入了双等级注意力机制（Bi-Level Attention Mechanism），用于调节全局和局部分支的特征融合比例。这个机制可以自适应地根据不同图像内容和任务要求来调整注意力的权重。这样可以在不同场景下灵活地平衡全局和局部信息对最终分割结果的贡献。

总体来说，BiSeNet的设计理念是结合了全局和局部信息，通过双等级注意力机制进行特征融合，从而实现了在实时场景中高效准确的语义分割。在PyTorch框架下，可以方便地实现和训练BiSeNet网络，并在各种应用和数据集上进行调优和应用。