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这篇博客详细介绍了CVPR2023会议上关于图像分割的研究，重点关注轻量级语义分割方法如DFNet、ICNet、BiSeNets，以及人脸分割的M2SNet模型。M2SNet的特点在于其创新的损失函数，包括LossNet和结构损失，模型大小约100MB，适用于实际应用。
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cvpr2023的分割
【计算机视觉】CVPR 2023 上的分割论文真的是神仙打架（介绍前12篇，图像分割，全景分割，语义分割，实例分割）_旅途中的宽~的博客-优快云博客
轻量级语义分割
DFNet
自己数据集训练测试，没有u2net效果好；
DFANet采用轻量级骨干网络降低计算成本，并设计了跨层级聚合来进行特征细化；DFNet利用部分排序剪枝算法搜索分割模型，以在速度和准确度之间获得良好的平衡；
ICNet
使用级联融合模块，并将部分计算从高分辨率转换到低分
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