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MaskConver: 重访用于全景分割的纯卷积模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为MaskConver的全景分割架构，通过预测物体和背景的中心来实现事物和物质的统一表示。该模型在COOC全景验证集上表现更好，且在移动设备上实时运行。
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关键要点
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该研究提出了一种名为MaskConver的全景分割架构。
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MaskConver通过预测物体和背景的中心实现事物和物质的统一表示。
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该模型在COOC全景验证集上表现优于其他基于卷积和transformer的模型。
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引入ConvNeXt-UNet解码器提升了模型性能。
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优化后的MaskConver能够在移动设备上实时运行。
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在相同FLOPs/延迟限制下，MaskConver提高了6.4%的PQ值。
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