Real-time semantic segmentation has played an important role in intelligent vehicle scenarios. Recently, numerous networks have incorporated information from multi-size receptive fields to facilitate feature extraction in real-time semantic segmentation tasks. However, these methods preferentially adopt massive receptive fields to elicit more contextual information, which may result in inefficient feature extraction. We believe that the elaborated receptive fields are crucial, considering the demand for efficient feature extraction in real-time tasks. Therefore, we propose an effective and efficient architecture termed Dilation-wise Residual segmentation (DWRSeg), which possesses different sets of receptive field sizes within different stages. The architecture involves (i) a Dilation-wise Residual (DWR) module for extracting features based on different scales of receptive fields in the high level of the network; (ii) a Simple Inverted Residual (SIR) module that uses an inverted bottleneck structure to extract features from the low stage; and (iii) a simple fully convolutional network (FCN)-like decoder for aggregating multiscale feature maps to generate the prediction. Extensive experiments on the Cityscapes and CamVid datasets demonstrate the effectiveness of our method by achieving a state-of-the-art trade-off between accuracy and inference speed, in addition to being lighter weight. Without using pretraining or resorting to any training trick, we achieve 72.7% mIoU on the Cityscapes test set at a speed of 319.5 FPS on one NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti card, which is significantly faster than existing methods. The code and trained models are publicly available.

语义分割是自主车辆了解周围场景的关键技术。当代模型的吸引力表现通常以牺牲重计算和冗长的推理时间为代价，这对于自行车来说是无法忍受的。在低分辨率图像上使用轻量级架构（编码器 - 解码器或双路）或推理，最近的方法实现了非常快的场景解析，即使在单个1080TI GPU上以100多件FPS运行。然而，这些实时方法与基于扩张骨架的模型之间的性能仍有显着差距。为了解决这个问题，我们提出了一家专门为实时语义细分设计的高效底座。所提出的深层双分辨率网络（DDRNET）由两个深部分支组成，之间进行多个双边融合。此外，我们设计了一个名为Deep聚合金字塔池（DAPPM）的新上下文信息提取器，以基于低分辨率特征映射放大有效的接收字段和熔丝多尺度上下文。我们的方法在城市景观和Camvid数据集上的准确性和速度之间实现了新的最先进的权衡。特别是，在单一的2080Ti GPU上，DDRNET-23-Slim在Camvid测试组上的Citycapes试验组102 FPS上的102 FPS，74.7％Miou。通过广泛使用的测试增强，我们的方法优于最先进的模型，需要计算得多。 CODES和培训的型号在线提供。

现代的高性能语义分割方法采用沉重的主链和扩张的卷积来提取相关特征。尽管使用上下文和语义信息提取功能对于分割任务至关重要，但它为实时应用程序带来了内存足迹和高计算成本。本文提出了一种新模型，以实现实时道路场景语义细分的准确性/速度之间的权衡。具体来说，我们提出了一个名为“比例吸引的条带引导特征金字塔网络”（s \ textsuperscript {2} -fpn）的轻巧模型。我们的网络由三个主要模块组成：注意金字塔融合（APF）模块，比例吸引条带注意模块（SSAM）和全局特征Upsample（GFU）模块。 APF采用了注意力机制来学习判别性多尺度特征，并有助于缩小不同级别之间的语义差距。 APF使用量表感知的关注来用垂直剥离操作编码全局上下文，并建模长期依赖性，这有助于将像素与类似的语义标签相关联。此外，APF还采用频道重新加权块（CRB）来强调频道功能。最后，S \ TextSuperScript {2} -fpn的解码器然后采用GFU，该GFU用于融合APF和编码器的功能。已经对两个具有挑战性的语义分割基准进行了广泛的实验，这表明我们的方法通过不同的模型设置实现了更好的准确性/速度权衡。提出的模型已在CityScapes Dataset上实现了76.2 \％miou/87.3fps，77.4 \％miou/67fps和77.8 \％miou/30.5fps，以及69.6 \％miou，71.0 miou，71.0 \％miou，和74.2 \％\％\％\％\％\％。 miou在Camvid数据集上。这项工作的代码将在\ url {https://github.com/mohamedac29/s2-fpn提供。

在本文中，我们专注于探索有效的方法，以更快，准确和域的不可知性语义分割。受到相邻视频帧之间运动对齐的光流的启发，我们提出了一个流对齐模块（FAM），以了解相邻级别的特征映射之间的\ textit {语义流}，并将高级特征广播到高分辨率特征有效地，有效地有效。 。此外，将我们的FAM与共同特征的金字塔结构集成在一起，甚至在轻量重量骨干网络（例如Resnet-18和DFNET）上也表现出优于其他实时方法的性能。然后，为了进一步加快推理过程，我们还提出了一个新型的封闭式双流对齐模块，以直接对齐高分辨率特征图和低分辨率特征图，在该图中我们将改进版本网络称为SFNET-LITE。广泛的实验是在几个具有挑战性的数据集上进行的，结果显示了SFNET和SFNET-LITE的有效性。特别是，建议的SFNET-LITE系列在使用RESNET-18主链和78.8 MIOU以120 fps运行的情况下，使用RTX-3090上的STDC主链在120 fps运行时，在60 fps运行时达到80.1 miou。此外，我们将四个具有挑战性的驾驶数据集（即CityScapes，Mapillary，IDD和BDD）统一到一个大数据集中，我们将其命名为Unified Drive细分（UDS）数据集。它包含不同的域和样式信息。我们基准了UDS上的几项代表性作品。 SFNET和SFNET-LITE仍然可以在UDS上取得最佳的速度和准确性权衡，这在如此新的挑战性环境中是强大的基准。所有代码和模型均可在https://github.com/lxtgh/sfsegnets上公开获得。

Semantic segmentation requires both rich spatial information and sizeable receptive field. However, modern approaches usually compromise spatial resolution to achieve real-time inference speed, which leads to poor performance. In this paper, we address this dilemma with a novel Bilateral Segmentation Network (BiSeNet). We first design a Spatial Path with a small stride to preserve the spatial information and generate high-resolution features. Meanwhile, a Context Path with a fast downsampling strategy is employed to obtain sufficient receptive field. On top of the two paths, we introduce a new Feature Fusion Module to combine features efficiently. The proposed architecture makes a right balance between the speed and segmentation performance on Cityscapes, CamVid, and COCO-Stuff datasets. Specifically, for a 2048×1024 input, we achieve 68.4% Mean IOU on the Cityscapes test dataset with speed of 105 FPS on one NVIDIA Titan XP card, which is significantly faster than the existing methods with comparable performance.

我们展示了一个下一代神经网络架构，马赛克，用于移动设备上的高效和准确的语义图像分割。MOSAIC是通过各种移动硬件平台使用常用的神经操作设计，以灵活地部署各种移动平台。利用简单的非对称编码器 - 解码器结构，该解码器结构由有效的多尺度上下文编码器和轻量级混合解码器组成，以从聚合信息中恢复空间细节，Mosaic在平衡准确度和计算成本的同时实现了新的最先进的性能。基于搜索的分类网络，马赛克部署在定制的特征提取骨架顶部，达到目前行业标准MLPerf型号和最先进的架构，达到5％的绝对精度增益。

我们提出Segnext，这是一种简单的卷积网络体系结构，用于语义分割。由于自我注意力在编码空间信息中的效率，基于变压器的最新模型已主导语义分割领域。在本文中，我们表明卷积注意是一种比变形金刚中的自我注意机制更有效的编码上下文信息的方法。通过重新检查成功分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，从而导致分割模型的性能提高。这促使我们设计了一个新型的卷积注意网络，该网络使用廉价的卷积操作。没有铃铛和哨子，我们的Segnext显着提高了先前最先进的方法对流行基准测试的性能，包括ADE20K，CityScapes，Coco-stuff，Pascal VOC，Pascal Context和ISAID。值得注意的是，segnext优于w/ nas-fpn的效率超过lavenet-l2，在帕斯卡VOC 2012测试排行榜上仅使用1/10参数，在Pascal VOC 2012测试排行榜上达到90.6％。平均而言，与具有相同或更少计算的ADE20K数据集上的最新方法相比，Segnext的改进约为2.0％。代码可在https://github.com/uyzhang/jseg（jittor）和https://github.com/visual-cratch-network/segnext（pytorch）获得。

两个分支网络体系结构显示了其对实时语义分割任务的效率和有效性。但是，低水平细节和高级语义的直接融合将导致一种现象，即周围的上下文信息很容易被详细特征淹没，即本文中的超声波，这限制了现有的两种分支模型的准确性的提高。在本文中，我们桥接了卷积神经网络（CNN）与比例综合衍生物（PID）控制器之间的联系，并揭示了两个分支网络不过是一个比例综合（PI）控制器，它固有地来自于此。类似的过冲问题。为了减轻这个问题，我们提出了一个新颖的三个分支网络架构：Pidnet，它分别拥有三个分支来分析详细的，上下文和边界信息（语义的导数），并采用边界关注来指导详细和背景的融合在最后阶段的分支。 PIDNET家族在推理速度和准确性之间实现了最佳的权衡，其测试准确性超过了所有存在的模型，这些模型在CityScapes，Camvid和Coco-STUFF数据集上具有相似的推理速度。尤其是，Pidnet-S在CityScapes测试套装上以93.2 fps的推理速度达到78.6％，在CAMVID测试集上速度为153.7 fps，速度为80.1％。

语义分割是计算机视觉中的关键任务之一，它是为图像中的每个像素分配类别标签。尽管最近取得了重大进展，但大多数现有方法仍然遇到两个具有挑战性的问题：1）图像中的物体和东西的大小可能非常多样化，要求将多规模特征纳入完全卷积网络（FCN）； 2）由于卷积网络的固有弱点，很难分类靠近物体/物体的边界的像素。为了解决第一个问题，我们提出了一个新的多受感受性现场模块（MRFM），明确考虑了多尺度功能。对于第二期，我们设计了一个边缘感知损失，可有效区分对象/物体的边界。通过这两种设计，我们的多种接收场网络在两个广泛使用的语义分割基准数据集上实现了新的最先进的结果。具体来说，我们在CityScapes数据集上实现了83.0的平均值，在Pascal VOC2012数据集中达到了88.4的平均值。

人们普遍认为，对于准确的语义细分，必须使用昂贵的操作（例如，非常卷积）结合使用昂贵的操作（例如非常卷积），从而导致缓慢的速度和大量的内存使用。在本文中，我们质疑这种信念，并证明既不需要高度的内部决议也不是必需的卷积。我们的直觉是，尽管分割是一个每像素的密集预测任务，但每个像素的语义通常都取决于附近的邻居和遥远的环境。因此，更强大的多尺度功能融合网络起着至关重要的作用。在此直觉之后，我们重新访问常规的多尺度特征空间（通常限制为P5），并将其扩展到更丰富的空间，最小的P9，其中最小的功能仅为输入大小的1/512，因此具有很大的功能接受场。为了处理如此丰富的功能空间，我们利用最近的BIFPN融合了多尺度功能。基于这些见解，我们开发了一个简化的分割模型，称为ESEG，该模型既没有内部分辨率高，也没有昂贵的严重卷积。也许令人惊讶的是，与多个数据集相比，我们的简单方法可以以比以前的艺术更快地实现更高的准确性。在实时设置中，ESEG-Lite-S在189 fps的CityScapes [12]上达到76.0％MIOU，表现优于更快的[9]（73.1％MIOU时为170 fps）。我们的ESEG-LITE-L以79 fps的速度运行，达到80.1％MIOU，在很大程度上缩小了实时和高性能分割模型之间的差距。

土地覆盖分类是一项多级分割任务，将每个像素分类为地球表面的某些天然或人为类别，例如水，土壤，自然植被，农作物和人类基础设施。受硬件计算资源和内存能力的限制，大多数现有研究通过将它们放置或将其裁剪成小于512*512像素的小斑块来预处理原始遥感图像，然后再将它们发送到深神经网络。然而，下调图像会导致空间细节损失，使小细分市场难以区分，并逆转了数十年来努力获得的空间分辨率进度。将图像裁剪成小斑块会导致远程上下文信息的丢失，并将预测的结果恢复为原始大小会带来额外的延迟。为了响应上述弱点，我们提出了称为Mkanet的有效的轻巧的语义分割网络。 Mkanet针对顶视图高分辨率遥感图像的特征，利用共享内核同时且同样处理不一致的尺度的地面段，还采用平行且浅层的体系结构来提高推理速度和友好的支持速度和友好的支持图像贴片，超过10倍。为了增强边界和小段歧视，我们还提出了一种捕获类别杂质区域的方法，利用边界信息并对边界和小部分错误判断施加额外的惩罚。广泛实验的视觉解释和定量指标都表明，Mkanet在两个土地覆盖分类数据集上获得了最先进的准确性，并且比其他竞争性轻量级网络快2倍。所有这些优点突出了Mkanet在实际应用中的潜力。

Semantic segmentation usually benefits from global contexts, fine localisation information, multi-scale features, etc. To advance Transformer-based segmenters with these aspects, we present a simple yet powerful semantic segmentation architecture, termed as IncepFormer. IncepFormer has two critical contributions as following. First, it introduces a novel pyramid structured Transformer encoder which harvests global context and fine localisation features simultaneously. These features are concatenated and fed into a convolution layer for final per-pixel prediction. Second, IncepFormer integrates an Inception-like architecture with depth-wise convolutions, and a light-weight feed-forward module in each self-attention layer, efficiently obtaining rich local multi-scale object features. Extensive experiments on five benchmarks show that our IncepFormer is superior to state-of-the-art methods in both accuracy and speed, e.g., 1) our IncepFormer-S achieves 47.7% mIoU on ADE20K which outperforms the existing best method by 1% while only costs half parameters and fewer FLOPs. 2) Our IncepFormer-B finally achieves 82.0% mIoU on Cityscapes dataset with 39.6M parameters. Code is available:github.com/shendu0321/IncepFormer.

Semantic image segmentation is a basic street scene understanding task in autonomous driving, where each pixel in a high resolution image is categorized into a set of semantic labels. Unlike other scenarios, objects in autonomous driving scene exhibit very large scale changes, which poses great challenges for high-level feature representation in a sense that multi-scale information must be correctly encoded. To remedy this problem, atrous convolution [14] was introduced to generate features with larger receptive fields without sacrificing spatial resolution. Built upon atrous convolution, Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) [2] was proposed to concatenate multiple atrous-convolved features using different dilation rates into a final feature representation. Although ASPP is able to generate multi-scale features, we argue the feature resolution in the scale-axis is not dense enough for the autonomous driving scenario. To this end, we propose Densely connected Atrous Spatial Pyramid Pooling (DenseASPP), which connects a set of atrous convolutional layers in a dense way, such that it generates multi-scale features that not only cover a larger scale range, but also cover that scale range densely, without significantly increasing the model size. We evaluate DenseASPP on the street scene benchmark Cityscapes [4] and achieve state-of-the-art performance.

准确的语义分割模型通常需要大量的计算资源，从而抑制其在实际应用中的使用。最近的作品依靠精心制作的轻质模型来快速推断。但是，这些模型不能灵活地适应不同的准确性和效率要求。在本文中，我们提出了一种简单但有效的微小语义细分（SLIMSEG）方法，该方法可以在推理期间以不同的能力执行，具体取决于所需的准确性效率 - 折衷。更具体地说，我们在训练过程中采用逐步向下知识蒸馏采用参数化通道。观察到每个子模型的分割结果之间的差异主要在语义边界附近，我们引入了额外的边界指导语义分割损失，以进一步提高每个子模型的性能。我们表明，我们提出的具有各种主流网络的Slimseg可以产生灵活的模型，从而使计算成本的动态调整和比独立模型更好。关于语义分割基准，城市景观和Camvid的广泛实验证明了我们框架的概括能力。

Semantic segmentation of UAV aerial remote sensing images provides a more efficient and convenient surveying and mapping method for traditional surveying and mapping. In order to make the model lightweight and improve a certain accuracy, this research developed a new lightweight and efficient network for the extraction of ground features from UAV aerial remote sensing images, called LDMCNet. Meanwhile, this research develops a powerful lightweight backbone network for the proposed semantic segmentation model. It is called LDCNet, and it is hoped that it can become the backbone network of a new generation of lightweight semantic segmentation algorithms. The proposed model uses dual multi-scale context modules, namely the Atrous Space Pyramid Pooling module (ASPP) and the Object Context Representation module (OCR). In addition, this research constructs a private dataset for semantic segmentation of aerial remote sensing images from drones. This data set contains 2431 training sets, 945 validation sets, and 475 test sets. The proposed model performs well on this dataset, with only 1.4M parameters and 5.48G floating-point operations (FLOPs), achieving an average intersection-over-union ratio (mIoU) of 71.12%. 7.88% higher than the baseline model. In order to verify the effectiveness of the proposed model, training on the public datasets "LoveDA" and "CITY-OSM" also achieved excellent results, achieving mIoU of 65.27% and 74.39%, respectively.

语义分割的最新进步通常在其在快速增加视野之后使用特殊的上下文模块来调整想象成掠夺骨干网。虽然成功，骨干，其中大部分计算谎言，但没有足够的足够大的视野来制定最佳决策。最近的进步通过快速下采样在骨干中采样分辨率来解决这个问题，同时还具有具有更高分辨率的一个或多个平行分支。我们通过设计resnext启发块结构来采用不同的方法，该结构使用具有不同扩张速率的两个平行的3x3卷积层，以增加视野，同时保留本地细节。通过在骨干中重复此块结构，我们不需要在它之后追加任何特殊的上下文模块。此外，我们提出了一种轻量级解码器，它比常见的替代方案更好地恢复本地信息。为了展示我们方法的有效性，我们的Model Regseg在实时城市景观和Camvid数据集上实现了最先进的结果。使用T4 GPU具有混合精度，Regseg达到78.3 Miou在Citycapes测试设置为30 FPS的测试，而80.9 miou在70 fps上设定的Camvid测试，两者都没有想象的预制。

视觉变形金刚（VITS）引起了对计算机视觉任务的卓越性能的关注。为解决单级低分辨率表示的限制，先前的工作适用于具有分层体系结构的高分辨率密集预测任务，以生成金字塔功能。然而，考虑到其分类的顺序拓扑，仍然对VITS探索多种表达学习。在这项工作中提高具有更多能力的VITS来学习语义和空间精确的多尺度表示，我们展示了高分辨率多分支架构的高分辨率多分支架构，带有视觉变压器，称为HRVIT，推动静脉前沿预测任务到新级别。我们探索异构分支设计，降低线性层中的冗余，并增加模型非线性以平衡模型性能和硬件效率。拟议的HRVIT在ADE20K上达到50.20％的Miou，83.16％Miou，用于语义细分任务，超过最先进的麻省理工学院和克斯犬，平均+1.78 miou改善，参数减少28％和21％拖鞋，展示HRVIT作为强大视力骨架的潜力。

语义分割是将类标签分配给图像中每个像素的问题，并且是自动车辆视觉堆栈的重要组成部分，可促进场景的理解和对象检测。但是，许多表现最高的语义分割模型非常复杂且笨拙，因此不适合在计算资源有限且低延迟操作的板载自动驾驶汽车平台上部署。在这项调查中，我们彻底研究了旨在通过更紧凑，更有效的模型来解决这种未对准的作品，该模型能够在低内存嵌入式系统上部署，同时满足实时推理的限制。我们讨论了该领域中最杰出的作品，根据其主要贡献将它们置于分类法中，最后我们评估了在一致的硬件和软件设置下，所讨论模型的推理速度，这些模型代表了具有高端的典型研究环境GPU和使用低内存嵌入式GPU硬件的现实部署方案。我们的实验结果表明，许多作品能够在资源受限的硬件上实时性能，同时说明延迟和准确性之间的一致权衡。

多尺度学习框架已被视为一种能够提高语义分割的能力类别。然而，这个问题并不是微不足道的，尤其是对于现实世界的部署，通常需要高效率推理潜伏期。在本文中，我们彻底分析了卷积块的设计（卷积的类型和卷积中的频道数量），以及跨多个尺度的相互作用方式，所有这些都是从轻量级的语义分割的角度来看。通过这样的深入比较，我们综述了三个原则，因此设计了轻巧且逐渐估计的网络（LPS-NET），这些网络以贪婪的方式在新颖地扩展了网络复杂性。从技术上讲，LPS-NET首先利用了建立小型网络的原则。然后，LPS-NET通过扩展单个维度（卷积块的数量，通道数量或输入分辨率）来逐步扩展到较大网络，以实现最佳的速度/准确性交易。在三个数据集上进行的广泛实验始终证明了LPS-NET优于几种有效的语义分割方法。更值得注意的是，我们的LPS-NET在CityScapes测试套装上达到73.4％MIOU，NVIDIA GTX 1080TI的速度为413.5fps，导致绩效提高1.5％，对抗最高的速度为65％ - ART STDC。代码可在\ url {https://github.com/yihengzhang-cv/lps-net}中获得。

X射线图像在制造业的质量保证中起着重要作用，因为它可以反映焊接区域的内部条件。然而，不同缺陷类型的形状和规模大大变化，这使得模型检测焊接缺陷的挑战性。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的焊接缺陷检测方法，即打火机和更快的YOLO（LF-YOLO）。具体地，增强的多尺度特征（RMF）模块旨在实现基于参数和无参数的多尺度信息提取操作。 RMF使得提取的特征映射能够代表更丰富的信息，该信息是通过卓越的层级融合结构实现的。为了提高检测网络的性能，我们提出了一个有效的特征提取（EFE）模块。 EFE处理具有极低消耗量的输入数据，并提高了实际行业中整个网络的实用性。实验结果表明，我们的焊接缺陷检测网络在性能和消耗之间实现了令人满意的平衡，达到92.9平均平均精度MAP50，每秒61.5帧（FPS）。为了进一步证明我们方法的能力，我们在公共数据集MS Coco上测试它，结果表明我们的LF-YOLO具有出色的多功能性检测性能。代码可在https://github.com/lmomoy/lf-yolo上获得。