本文提出了一种新的深度神经网络架构，使其能够在保持准确性的同时，无需显着增加参数数量，从而提高像素级语义分割的实时性能和效率。

Jun, 2017

本文提出一种基于 ENet 的实时高效实现，可以同时解决语义场景分割、实例分割和单目深度估计三个自动驾驶相关任务，不会因同时运行多个任务而牺牲准确性。

Aug, 2017

ContextNet 提出了一种新的深度神经网络架构，利用分解卷积、网络压缩和金字塔表示等技术，实现了高效的全局上下文信息提取和高分辨率分割细节捕捉，从而在保持精度的前提下，降低了内存需求，实现了具备实时性和低存储成本的语义分割。

May, 2018

本文提出了一种名为 DFANet 的极其高效的卷积神经网络架构，用于在资源有限的情况下进行语义分割。通过子网络和子阶段级联聚合区分特征，通过多尺度特征传播，DFANet 大大减少了参数数量，并提高了模型学习能力，在速度和分割性能之间取得平衡。在 Cityscapes 和 CamVid 数据集上的实验证明了 DFANet 具有比现有最先进的实时语义分割方法快 2 倍，FLOPs 少 8 倍的卓越性能，同时提供可比较的准确性。具体而言，它在 Cityscapes 测试数据集上实现了 70.3％的 IOU 平均值，仅使用 1.7 GFLOPs，并在一张 NVIDIA Titan X 卡上以 160 FPS 的速度进行推断，在更高分辨率图像上推断时，实现了 71.3％的 IOU 平均值和 3.4 GFLOPs。

Apr, 2019

提出了一种轻量级特征金字塔编码网络（FPENet）来在语义分割任务中平衡精度和速度。通过深度扩张卷积对多尺度上下文特征进行特征金字塔编码块的编码，在解码器中引入了互相嵌入上采样模块以高效聚合高级语义特征和低级空间细节。在 Cityscapes 和 CamVid 基准数据集上，该网络具有更少的参数和更高的推理速度，并实现了 68.0％的平均 IoU 和 102 FPS 的速度。

Sep, 2019

本文介绍一种名为 LEDNet 的轻量级网络，采用了不对称的编码器 - 解码器架构和 ResNet 作为骨干网络，以及每个残差块中的两种新操作：通道分割和随机洗牌。在解码器中采用注意金字塔网络 (APN) 来进一步减轻整个网络的复杂性。实验证明，我们的模型在速度和准确性方面均取得了最好的结果，并在 CityScapes 数据集上实现了最先进的结果。

May, 2019

本文提出了一种基于 light-weight general purpose architecture、light-weight upsampling 以及融合多重分辨率的特征来扩大接受域的语义分割方法，在多个数据集上获得显着的优越性能和较高的 MIoU 和帧率。

Mar, 2019

本文提出了一种基于图像级联网络 (ICNet) 的实时语义分割方法，通过多分辨率分支和级联特征融合单元，以及恰当的标签引导来降低像素级标签推断的计算量，从而实现对挑战性数据集（如 Cityscapes，CamVid 和 COCO-Stuff）的高质量实时分割。

Apr, 2017

本文介绍了一种名为 BlitzNet 的深度学习架构，它可以在一个前向传递中同时执行物体检测和语义分割，从而使实时计算成为可能。通过实验证明，物体检测和语义分割在准确性方面互相得益。针对 VOC 和 COCO 数据集，在实时系统中，物体检测和分割性能达到了最先进的水平。

Aug, 2017

ESPNet 是一种快速高效的卷积神经网络，用于在资源受限情况下对高分辨率图像进行语义分割，基于新的卷积模块，即高效空间金字塔（ESP），在计算、内存和功耗方面都很高效。它比目前最先进的语义分割网络 PSPNet 快 22 倍（在标准 GPU 上），体积小 180 倍，而其类别准确率只有 8% 左右。我们在各种语义分割数据集上评估了 ESPNet，包括 Cityscapes、PASCAL VOC 和一个乳腺活检全扫描图像数据集。在相同的内存和计算限制下，ESPNet 在标准度量和我们新引入的在边缘设备上测量效率的性能指标上均优于当前所有高效 CNN 网络，如 MobileNet、ShuffleNet 和 ENet。我们的网络可以在标准 GPU 上以每秒 112 帧和边缘设备上以每秒 9 帧的速度处理高分辨率图像。

Mar, 2018