脱颖而出，超强优秀性能算法开源！

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由此可知像一分为二技术开发在卫生保健病灶统计分析、自动赛车手收费站本站一分为二、绿幕人像抠由此可知等领域发挥着重要的作用。相比目标扫描、由此可知像分类法等技术开发，由此可知像一分为二需要将每个像素点展开分类法，在简单的由此可知像标识护航中会不可替代。

由此可知1 由此可知像一分为二应用

然而在实际金融业落地过程中会对线性的要求是严格的。在保障极低标识准确性的具体情况下，往往不会壮烈牺牲线性行驶速度快；反之生活态度速度快，则不会造成准确性的小幅度损失。

由此可知2 各线性速度快与准确性平衡具体情况转身

因此，金融业及学术界翘楚都决心探索能同时意味着速度快和准确性平衡、在理论上幽、边、端多场面意味着极低效协同的高水准线性。而PP-LiteSeg凭着mIoU 72.0、273.6 FPS（Cityscapes有数据集集，1080ti）的超高水准耐用性，超越理论上CVPR SOTA仿真STDC，在众多高水准线性中会脱颖而出，真正意味着了准确性和速度快的最佳均衡。

由此可知3 PP-LiteSeg准确性/速度快概述

聪明才智超的小伙伴一定已经于是就了吧

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非常毫无疑问令人惊喜的是，PP-LiteSeg不仅在开源有数据集集可用性效果高水准，在金融业有数据集集也表现出了惊人的整体实力！例如在审核、人造卫星场面，PP-LiteSeg的准确性与极低准确性、大体积的OCRNet持平，而速度快却更快了据统计7倍！

由此可知4 PP-LiteSeg和OCRNet在某工业审核有数据集集标识具体情况对比

由此可知5 PP-LiteSeg和OCRNet在deepglobe有数据集集标识具体情况对比

那PP-LiteSeg为何可以拥有这么高水准的效果呢？

PP-LiteSeg提出三个创新模块化：敏捷的复制模块化（FLD）、注意力混合模块化（UAFM）、简易金字塔池化模块化（SPPM）。FLD敏捷调整复制模块化中会通道有数，平衡UTF-模块化和复制模块化的计算量，使得整个仿真非常加极低效；UAFM模块化效地加强构造表示，非常好地进一步提高了仿真的准确性；SPPM模块化变小了中会间构造由此可知的通道有数、移除了弹跳连结，使得仿真耐用性进一步进一步提高。

由此可知6 PP-LiteSeg 仿真结构和优化点

正是基于这些模块化的内部设计与改进，最终PP-LiteSeg超越其他方法，在1080ti上准确性为mIoU 72.0时，速度快极低达273.6 FPS , （mIoU 77.5 时，FPS为102.6），意味着了准确性和速度快的SOTA平衡。非常多关于PP-LiteSeg的段落，请参考：

_liteseg

引用概述:

由此可知1:

辅助赛车手由此可知片相关联谷歌地由此可知APP AR导航截由此可知

3D一分为二有数据集集来叫作MRISpineSegspine dataset

人像抠由此可知叫作谷歌飞桨之下工作人员

密切合作提供审核有数据集样例

人造卫星由此可知像叫作deepglobe有数据集集

由此可知4：

密切合作提供审核有数据集样例

由此可知5：

deepglobe有数据集集

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