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P2AT：金字塔池化轴向变换器实时语义分割
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为UN-EPT的框架，用于解决复杂场景中的语义分割问题。该框架综合考虑了上下文信息和边界伪影，并采用了稀疏采样策略和单独的空间分支来提高效率和捕捉图像细节。该方法在三个常用的语义分割数据集上表现出优秀的性能，并具有较低的内存占用。
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关键要点
- 提出了一种名为UN-EPT的框架，用于解决复杂场景中的语义分割问题。
- 框架综合考虑了上下文信息和边界伪影。
- 采用稀疏采样策略提高上下文建模的效率。
- 引入单独的空间分支来捕捉图像细节。
- 模型可以端到端地训练。
- 在三个常用的语义分割数据集上表现出优秀的性能。
- 具有较低的内存占用。
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