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BiSeNet 的复仇：高效的多任务图像分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于原型的Transformer架构（PEM），用于图像分割。PEM利用视觉特征的冗余性来提高计算效率，并引入了多尺度特征金字塔网络，能够高效地提取高语义内容的特征。在测试中，PEM表现出色，优于特定任务的架构，并且与计算代价较高的基准模型相媲美甚至更优。
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关键要点
- 基于 Transformer 的架构在图像分割领域取得了显著成果。
- 提出了一种高效的基于原型的 Transformer 架构 (PEM)。
- PEM 利用视觉特征的冗余性来限制计算并提高效率。
- 引入了高效的多尺度特征金字塔网络，能够提取高语义内容的特征。
- 在两个不同的数据集上测试 PEM 架构，表现优异。
- PEM 优于特定任务的架构，并与高计算代价的基准模型相媲美或更优。
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