该文综述多种上下文感知网络：ICANet融合多模态与跨尺度特征以提升检测；图交互单元引入语言知识增强语义；CGNet以轻量结构捕获上下文，在Cityscapes和CamVid上优于同类；CaGNet实现零样本语义分割；CCNet利用交叉注意力高效捕获全局依赖，Cityscapes mIoU达81.9%；GCA-Net将图像取证AUC提升4.7%；此外还有兼顾精度与效率的RGB-D与RGB-T分割网络。