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。

相关问题

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。

实时的轻量化语义分割模型有哪些

目前比较流行的实时轻量化语义分割模型有以下几种：

1. DeepLabv3+: 基于深度卷积神经网络的语义分割模型，采用空洞卷积和ASPP模块来提高模型性能，同时使用轻量级网络结构，可以在实时场景下运行。

2. ENet: 一种轻量级的语义分割模型，采用深度可分离卷积和bottleneck结构来减少参数量和计算量，同时保证了较好的性能。

3. ICNet: 一种基于多分辨率分割的轻量级语义分割模型，采用金字塔式的网络结构来提高分辨率和保证实时性。

4. MobileNetV2+DeepLabv3: 将MobileNetV2网络和DeepLabv3+模型结合起来，可以在实时场景下进行高精度的语义分割。

5. Fast-SCNN: 一种基于轻量级网络结构的语义分割模型，采用可变形卷积和上下文注意力机制来提高模型性能。