高速轻量级语义分割模型HAFormer，CNN 与 Transformer 的融合创新！（附论文及源...

主要观点总结

本文介绍了HAFormer模型，该模型结合了CNN的分层特征提取能力与Transformer的全局依赖建模能力，以应对轻量级语义分割挑战。HAFormer模型通过设计分层感知像素激活模块和高效Transformer模块，实现了自适应多尺度局部特征提取和全局依赖建模。此外，HAFormer模型还采用相关性加权融合模块，有效地整合了由CNN和Transformer学习的局部和全局上下文特征。在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明，HAFormer模型在分割准确度和效率之间取得了平衡，具有较高的泛化能力和速度。

关键观点总结

关键观点1: HAFormer模型的特点

HAFormer模型结合了CNN的分层特征提取能力与Transformer的全局依赖建模能力，以应对轻量级语义分割挑战。

关键观点2: 分层感知像素激活模块

设计分层感知像素激活模块用于自适应多尺度局部特征提取，通过并行卷积操作结合像素激活机制，提高特征表现力。

关键观点3: 高效Transformer模块

设计高效Transformer模块，通过空间缩减线性投影和分割操作策略，降低计算复杂度，同时保留全局依赖建模能力。

关键观点4: 相关性加权融合模块

提出相关性加权融合模块，有效整合由CNN和Transformer学习的局部和全局上下文特征，提升分割准确性。

关键观点5: 实验结果

在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明，HAFormer模型在分割准确度和效率之间取得了平衡，具有较高的泛化能力和速度。