超轻量化语义分割—LETNet

Title: Lightweight Real-time Semantic Segmentation Network with Efficient Transformer and CNN

Paper: arxiv.org/pdf/2302.10… （Accepted by IEEE TITS）

导读

太长不看篇，本文从局部-全局上下文语义入手，结合 CNN 和 Transformer 设计了一种轻量级实时语义分割网络——LETNet，其包含两个主要的组件：

• 轻量化的空洞瓶颈层模块 (Lightweight Dilated Bottleneck, LDB)
• 特征增强模块 (Feature Enhancement)

所提方法仅包含 0.95M 参数和 13.6G FLOP，但能在单张 RTX 3090 显卡上获得了如下结果：

• Cityscapes 测试集以 120 FPS 获得了 72.8% mIoU 的精度
• CamVid 测试集上以 250 FPS 产生 70.5% mIoU 的精度

充分验证了其能够在准确性和效率平衡方面取得了卓越的性能。