HAFormer：融合 CNN 与 Transformer 的高效轻量级语义分割模型 ！

主要观点总结

HAFormer是一种轻量级的语义分割方法，结合了卷积神经网络（CNNs）和Transformer的全局依赖建模能力。它设计了一个分层感知像素激活（HAPE）模块来提取多尺度局部特征，并简化了Transformer中的计算，提出了一个相关加权融合（cwF）模块来整合不同特征表示。HAFormer在Cityscapes和CamVid基准上达到了高性能，同时保持了紧凑的模型尺寸和高效的推理速度。

关键观点总结

关键观点1: HAFormer结合了CNN和Transformer

HAFormer通过CNN的局部感知能力和Transformer的全局建模能力，实现了轻量级的语义分割。

关键观点2: 分层感知像素激活模块（HAPE）

HAPE模块通过不同Kernel大小的卷积和像素激活，提取多尺度局部特征。

关键观点3: 高效的Transformer模块

该模块简化了Transformer中的计算，通过空间缩减线性投影和分割操作策略，降低了计算复杂度。

关键观点4: 相关加权融合（cwF）模块

cwF模块将高相关的CNN和Transformer特征结合，提高了预测准确性。

关键观点5: HAFormer的性能和效率

HAFormer在Cityscapes和CamVid基准上达到了高性能，同时保持了紧凑的模型尺寸和高效的推理速度。

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