??【DeepLabv3+改進專欄！探索語義分割新高度】
?? 你是否在為圖像分割的精度與效率發愁？
?? 本專欄重磅推出：
? 獨家改進策略：融合注意力機制、輕量化設計與多尺度優化
? 即插即用模塊：ASPP+升級、解碼器

PS:訂閱專欄提供完整代碼

目錄

論文簡介

步驟一

步驟二

步驟三

步驟四

步驟五

---

論文簡介

我們提出了 SegNeXt，這是一種用于語義分割的簡單卷積網絡架構。由于自注意力機制在編碼空間信息方面的高效性，近期基于 Transformer 的模型在語義分割領域占據了主導地位。在本文中，我們表明卷積注意力是一種比 Transformer 中的自注意力機制更高效且更有效的編碼上下文信息的方式。通過重新審視成功的分割模型所具有的特征，我們發現了導致分割模型性能提升的