MetaSeg：基于MetaFormer的全局上下文感知网络用于高效语义分割

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了MetaFormer在语义分割任务上的应用不足的问题，通过设计一个新颖的MetaSeg网络，充分利用MetaFormer架构从主干到解码器的能力。研究表明，MetaSeg在多个语义分割基准上实现了比以往更高的效率与准确性，表明该方法在提取全局上下文信息和保持计算效率方面具有显著优势。

本文介绍了一种新的实时语义分割神经网络，通过编码器编码和生成解码器的参数，并在空间上调整每个解码器块的权重。该网络在流行的语义分割基准测试上表现优于最先进的结果。

实时语义分割神经网络 权重调整 流行的语义分割基准测试 编码器 解码器
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