论文阅读: 1808.BiSeNet

1808.00897：BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

创新点

• 提出了 2-path 的 Bilateral Segmentation Network (BiSeNet)，context path来编码不同感受野和不同尺度的高级语义信息（即high-level feature），spatial path来编码丰富的细节空间信息（即low-level feature），融合后得到预测结果。

  

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• 提出了两个特殊的模块Feature Fusion Module (FFM) 和 Attention Refinement Module (ARM)：

  

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性能

• 在Cityscapes，Cityscapes，COCO-Stuff数据集实现了速度和精度的平衡。
• 这种并行的结构很快，训练时指标很高，但是主观效果一般。