分割BiSeNet笔记

BiSeNet

有attention层

有Fusion层

据说能到105帧率

核心网络resne18

两年前的，不是这个

https://github.com/zllrunning/face-parsing.PyTorch/blob/814d8547319552088b08cf7890e34a738da3e380/model.py

核心网络resnet

https://github.com/thuyngch/Human-Segmentation-PyTorch/blob/27bc672fa975daf153dfb472db11f9af8ac1b07e/models/BiSeNet.py

https://github.com/xzj321/DSSNet/blob/3f3ad9f431ccad2a53f18e5aac363ad633746ea4/baseline/bisenet.py

思路来源
语义分割的难点：

感受野（ Receptive field）太小
空间信息(Spatial information)的损失
关于感受野
1.

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原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/106086944