在语义分割领域，由于需要对输入图片进行逐像素的分类，运算量很大。通常，为了减少语义分割所产生的计算量，通常而言有两种方式：减小图片大小和降低模型复杂度。
减小图片大小可以最直接地减少运算量，但是图像会丢失掉大量的细节从而影响精度。
降低模型复杂度则会导致模型的特征提取能力减弱，从而影响分割精度。
所以，如何在语义分割任务中应用轻量级模型，兼顾实时性和精度性能具有相当大的挑战性。
论文地址：[1808.00897] BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation (arxiv.org)
本文对之前的实时性语义分割算法进行了总结，发现当前主要有三种加速方法：
【下采样 —— 降低图片总像素数的方法，一般采用抽取像素的方式，有时候也用卷积来实现】
BiSeNet是一种新的双向分割网络，设计了一个带有小步长的空间路径来保留空间位置信息生成高分辨率的特征图；同时设计了一个带有快速下采样率的语义路径来获取客观的感受野。在这两个模块之上引入一个新的特征融合模块将二者的特征图进行融合，实现速度和精度的平衡。
【感受野（Receptive Field） —— 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点映射回输入图像上的区域大小。通俗点的解释是，特征图上一点，相对于原图的大小，也是卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，与卷积核大小有关。】
通过辅助损失函数监督模型的训练，通过主损失函数监督整个 BiSeNet 的输出。另外，还通过添加两个特殊的辅助损失函数监督 Context Path 的输出，就像多层监督一样。上述所有损失函数都是 Softmax。最后借助参数 α 以平衡主损失函数与辅助损失函数的权重。
参考文章搭建文章gitte源码在线体验可以注册两个号来测试演示图：一.整体介绍 介绍SignalR一种通讯模型Hub(中心模型，或者叫集线器模型)，调用这个模型写好的方法，去发送消息。 内容有： ①：Hub模型的方法介绍 ②：服务器端代码介绍 ③：前端vue3安装并调用后端方法 ④：聊天室样例整体流程：1、进入网站->调用连接SignalR的方法2、与好友发送消息->调用SignalR的自定义方法 前端通过，signalR内置方法.invoke() 去请求接口3、监听接受方法（渲染消息）通过new signalR.HubConnectionBuilder().on
在Rails3.x应用程序中，我正在使用net::ssh并向远程pc运行一些命令。我想向用户的浏览器显示实时日志。比如，如果两个命令在net中运行::ssh执行即echo"Hello",echo"Bye"被传递然后"Hello"应该在执行后立即显示在浏览器中。这是代码我在rubyonrails应用程序中使用ssh连接和运行命令Net::SSH.start(@servers['local'],@machine_name,:password=>@machine_pwd,:timeout=>30)do|ssh|ssh.open_channeldo|channel|channel.requ
我刚刚开始按照包括AlexOtt在内的各种指南设置cedet。这是我的init文件中目前的内容。(require'cedet)(semantic-load-enable-code-helpers);;imenubreaksifIdon'tenablethis(global-semantic-highlight-func-mode1)(global-semantic-tag-folding-mode)我非常喜欢代码折叠，因为语义比hideshow等包更了解代码我想对ruby进行相同的折叠。我知道cedet还可以做其他事情，但我现在只是试一试。所以我在contrib/文件夹中看到了wi
gemspec语义版本控制运算符~>(又名twiddle-wakka，又名pessimistic运算符)允许限制gem版本但允许进行一些升级。我经常看到它可以读作:"~>3.1"=>"Anyversion3.x,butatleast3.1""~>3.1.1"=>"Anyversion3.1.x,butatleast3.1.1"但是有了一个数字，这条规则就失效了:"~>3"=>"Anyversionx,butatleast3"*NOTTRUE!*"~>3"=>"Anyversion3.x"*True.Butwhy?*如果我想要“任何版本3.x”，我可以只使用“~>3.0”，这是一致的。就
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