SPANet：频率平衡的标记混合器，使用谱池聚合调制

通过研究图像频谱特性，提出了一个降低计算复杂度的自注意机制。通过个性化处理不同频段，保留边缘并提高对象内相似性。设计并嵌入新的插入式模块到CNN网络的头部，称为FsaNet。通过低频自注意力的应用，实现了接近或更好的性能。在Cityscape测试数据集上取得了新的最优结果（83.0％mIoU），在ADE20k和VOCaug上取得了竞争性的结果。