ExtremeC3Net: 使用高级C3模块的极轻量人像分割模型
论文提出 ExtremeC3Net 模型，基于改进的 C3 模块，用于解决人像分割任务中对实时性和精度的需求。该模型采用双分支结构，CoarseNet 提取语义信息，FineNet 获取精细细节。通过使用不同的扩张率和 Lovasz 损失函数优化边界，实现了快速准确的分割。此外，还介绍了一种简单数据增强方法，利用通用目标分割网络产生人像分割掩模。实验结果显示模型在 EG1800 数据集上表现出色。
论文提出 ExtremeC3Net 模型，基于改进的 C3 模块，用于解决人像分割任务中对实时性和精度的需求。该模型采用双分支结构，CoarseNet 提取语义信息，FineNet 获取精细细节。通过使用不同的扩张率和 Lovasz 损失函数优化边界，实现了快速准确的分割。此外，还介绍了一种简单数据增强方法，利用通用目标分割网络产生人像分割掩模。实验结果显示模型在 EG1800 数据集上表现出色。
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