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我们的 CVPR2021 论文《重新思考 BiSeNet 实现实时语义分割》的源代码

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工具介绍

我们的 CVPR2021 论文《重新思考 BiSeNet 实现实时语义分割》的源代码

重新思考用于实时语义分割的 BiSeNet[PDF] 方明元, 赖申启, 黄俊石, 卫晓明, 柴振华, 罗俊峰, 卫晓林

  • 短期密集连接网络：用于密集预测任务的特定网络。 * 详细指导：编码空间信息，不会影响推理速度。 * SOTA：STDC-Seg 实现了极其快速的速度（比 CityScapes 上最接近的自动设计的竞争对手快 45% 以上），并保持了竞争力的准确性。 - 请参阅我们的 Cityscapes 测试集提交 STDC1-Seg50 STDC1-Seg75 STDC2-Seg50 STDC2-Seg75。 - 以下是我们在 Cityscapes 测试和验证集上的速度-准确性对比。
  • Pytorch 1.1
  • Python 3.5.6
  • NVIDIA GPU
  • TensorRT v5.1.5.0 (仅用于测试推理速度)

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> 标签

Pythonimage-classificationreal-time-semantic-segmentationsemantic-segmentation

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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