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HRNet 是一种深度学习网络结构，可以用于图像语义分割和光学字符识别两个任务。对于图像语义分割，HRNet 利用多尺度特征融合的方法来提升分割精度，同时采用“高分辨率”策略，使得高分辨率特征可以不断通过网络进行传递和融合，从而有效地解决了像素级别的细节问题。而在光学字符识别任务中，HRNet 运用了空洞卷积和多通道特征提取的技术，将字符轮廓图像转化为文本序列。值得一提的是，HRNet 具有超高的计算效率和模型参数数量的适中，可以在保证精度的同时大大节省计算资源。因此，HRNet 的语义分割和光学字符识别两个应用领域都具有广泛的应用前景。