本文提出了一种名为AsymFormer的新型网络，用于实现实时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，对冗余参数进行了最小化，以实现多模态特征的有效融合。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上实现了65 FPS的推理速度，在实施混合精度量化后，达到了令人印象深刻的79 FPS的推理速度。