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語義分割任務是對圖像中的物體按照類別進行像素級別的預測，其難點在于在保留足夠空間信息的同時獲取足夠的上下文信息。為解決這一問題，文中提出了全局雙邊網絡語義分割算法。該算法將大尺度卷積核融入 Bisenet網絡中，在Bisenet網絡原有的空間路徑和上下文路徑兩條分攴的基礎上増加全局路徑分攴，使網絡能夠捕獲更多的上下文信息，冋時提出將 Bisenet網絡中的注意力優仳模塊和特征融合模埉中的全局池化模抉替換為全局卷積模塊，進一步提高了網絡獲取上下文信息的能力，從而使預測結果更加準確。實驗結果表明，該算法在 Cityscapes數據集上將交并比（MIoU）指標提高了0.84%，獲得了優于 Bisenet網絡的表現。
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