本文分享一篇实时分割文章，其创新点包括优化残差块，用split和shuffle操作降低参数量、提升推理速度；用1x3、3x1及dilate卷积增加感受野和特征表达能力；用APN结构加强特征融合和感受野确保分割准确度。速度方面，相关操作可降低参数。
文章日期：
2019年
arXiv: https://arxiv.org/abs/1905.02423
github: https://github.com/xiaoyufenfei/LEDNet
今天看到一篇实时分割的文章，简洁明了，有较好的借鉴意义，所以记录分享一下。
创新点：
1：对残差块进行了优化，使用split和shuffle操作，参数量大幅降低，提升了前向的推理速度；
2：使用1x3，3x1，以及dilate卷积，增加了感受野，以及特征表达能力；
3：使用APN结构，进一步特征融合和加强感受野，确保了像素分割的准确度。
速度：
1：使用split操作，类似以前的group，可以降低一半的参数；
2：使用1x3，3x1结构，可以降低1/3的参数；
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