基于双分支多尺度特征复用网络的实时语义分割方法

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摘 要：针对实时语义分割中高精度与低延迟难以兼顾的问题，提出双分支多尺度特征复用网络（TMMNet）。该网络采用语义分支与细节分支协同设计，分别提取深层语义与边缘细节信息，并通过多尺度信息提取融合模块（MEF）与多尺度信息融合还原模块（MFR）实现跨尺度特征的高效整合。在Cityscapes和Camvid数据集上的实验结果表明，TMMNet的MIoU分别为74.9%和67.8%，同时推理速度高达94frame/s及128frame/s，明显优于对比方法。（剩余109字）

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