2021新语义分割神经网络

2021年出现的语义分割神经网络有很多，以下列举几个比较有代表性的：

1. U2-Net：该网络是基于U-Net的改进版本，通过引入U-Net++、Attention Gate和Res2Net等模块，提高了分割的准确性和效率。

2. HRNet：该网络是一种高分辨率网络，通过在不同分辨率下进行特征提取和融合，提高了分割的细节精度和全局一致性。

3. Swin Transformer：该网络是一种基于Transformer的图像分类网络，通过引入局部注意力机制和跨窗口的注意力机制，提高了分割的准确性和效率。

4. DeepLab V3+：该网络是一种基于空洞卷积（Dilated Convolution）的分割网络，通过引入ASPP模块和上采样模块，提高了分割的细节精度和感受野。

这些网络的出现，为语义分割任务的发展提供了新的思路和解决方案。

相关问题

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。

语义分割轻量化神经网络

引用提到了语义分割的经典网络模型和轻量化模型。其中，引用介绍了全卷积神经网络（FCN）作为一种经典的语义分割模型，它通过将传统的分类网络的全连接层转化为卷积层，并采用反卷积和跳跃连接的方式来恢复图像的细节信息和融合特征。而引用提到了CGnet，它是一种轻量化的语义分割网络，通过在所有阶段使用CG模块来获取上下文信息。

除了FCN和CGnet之外，还存在其他一些轻量化的语义分割神经网络，例如：
1. ENet：ENet是一种轻量化的语义分割网络，它通过设计轻量级的模块和减少参数量来实现高效的语义分割。
2. ICNet：ICNet是一种多尺度级联网络，它通过将图像分为不同的尺度进行处理，从而实现高效的语义分割。
3. DFANet：DFANet是一种基于注意力机制的轻量化语义分割网络，它通过引入分组卷积和注意力模块来提高模型的效率和准确性。