DDRNet：实现道路场景的实时语义分割

简介：
DDRNet是一种创新的道路场景实时语义分割方法，旨在提供高效、准确的路况识别解决方案。 我们成功实现了“深度双分辨率网络”，能够实时且准确地对道路场景进行语义分割，并在城市景观与CamVid数据集上达到了精度与速度之间的最新平衡，无需使用推理加速或额外的数据支持。 整个方法的架构包括一个名为“深度聚合金字塔合并模块（DAPPM）”的关键组件。当前版本中包含用于分类和语义分割任务的模型代码以及预训练模型。虽然目前尚未提供完整的训练及测试代码，但我们鼓励用户参考现有资源进行本地培训与测试。 要重现我们的实验结果，请采用以下基本技巧：类别平衡样本、在线硬示例挖掘（OHEM）以及1024x1024的裁剪尺寸。此外，我们提供了几种预训练模型以供使用： - DDRNet_23_slim在ImageNet上的表现(top-1错误率: 29.8) - DDRNet_23在ImageNet上的性能(top-1错误率: 24.0) - DDRNet_39在ImageNet上的精度(top-1错误率: 22.6) 这些模型为研究者提供了良好的起点，以进一步探索深度双分辨率网络的潜力。