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MSFormer：一种用于牙齿实例分割的骨架多视角融合方法
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
AsymFormer是一种新型网络，用于实时RGB-D语义分割。该网络通过优化计算资源分配和引入非对称骨干网络，最小化冗余参数，以实现多模态特征的有效融合。使用局部关注引导特征选择（LAFS）模块，通过利用不同模态之间的依赖关系选择性地融合特征。在NYUv2和SUNRGBD数据集上评估该方法，AsymFormer在NYUv2上实现了52.0％的mIoU，在SUNRGBD上实现了49.1％的mIoU。在RTX3090上实现65 FPS的推理速度，在实施混合精度量化后，达到了79 FPS的推理速度。
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关键要点
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AsymFormer是一种新型网络，专注于实时RGB-D语义分割。
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该网络通过优化计算资源分配和引入非对称骨干网络，最小化冗余参数。
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AsymFormer实现了多模态特征的有效融合，确保实时执行。
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使用局部关注引导特征选择（LAFS）模块，选择性地融合不同模态的特征。
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在NYUv2数据集上，AsymFormer实现了52.0%的mIoU，在SUNRGBD上实现了49.1%的mIoU。
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在RTX3090上，AsymFormer实现了65 FPS的推理速度，混合精度量化后达到了79 FPS。
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AsymFormer在RGB-D语义分割中实现了高准确度和高效性之间的平衡。
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