边界语义更准
通过语义偏移与上下文聚合联合优化边界细节，该网络有效缓解了现有分割网络在分辨率恢复时的特征错位问题。
Zhiyan, Wang · Liu, Deyin · 伍林 · 王松 · 郭新 · 齐林
IEEE Transactions on Multimedia 2025
通过为每个像素学习变换偏移量，语义精修模块改善上采样特征图与真实物体边界对齐，提升边界像素的语义表示。
上下文精修模块同时在空间和通道维度捕获全局上下文，并聚合骨干网络四个阶段的语义图，平衡维度差异。
将模块扩展到轻量级分割网络后，在Cityscapes验证集上仅以137.9 GFLOPs的计算量实现82.5%的mIoU。