432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型（二）
3、实验3.1、Lightweight Designs3.2、SOTA对比3.3、速度对比3.4、可视化对比4、参考[1].Lightweight and Progressively-Scalable Networks for Semantic Segmentation5、推荐阅读YOLOU开源 |...
432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型（一）
多尺度学习框架被认为是促进语义分割的一类模型。然而，这个问题并不想象的那么轻描淡写，特别是对于现实应用的部署，这通常需要高效率的推理延迟。在本文中，作者从轻量级语义分割的角度彻底分析了卷积块的设计（卷积类型和卷积中的通道数）以及跨多个尺度的交互方式。通过如此深入的比较，作者总结出3个原则...
链表与内存--头节点和链表分割
上篇写到了链表，后来发现自己对链表的理解还有些偏差，重新做了下链表测试，优化了相关代码。主要改动的地方是：之前理解的链表为一个节点一个节点串联起来，后来查看资料，发现如果给链表增加一个空节点，使用起来会更加方便。也就是说，链表表头的第一个节点只有地址，没有实际数据，当然我们也可以给他填充上一些数据比...
432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型
多尺度学习框架被认为是促进语义分割的一类模型。然而，这个问题并不想象的那么轻描淡写，特别是对于现实应用的部署，这通常需要高效率的推理延迟。在本文中，作者从轻量级语义分割的角度彻底分析了卷积块的设计（卷积类型和卷积中的通道数）以及跨多个尺度的交互方式。通过如此深入的比较，作者总结出3个原则...
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