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语义分割任务是对图像中的物体按照类别进行像素级别的预测，其难点在于在保留足够空间信息的同时获取足够的上下文信息。为解决这一问题，文中提出了全局双边网络语义分割算法。该算法将大尺度卷积核融入 Bisenet网络中，在Bisenet网络原有的空间路径和上下文路径两条分攴的基础上増加全局路径分攴，使网络能够捕获更多的上下文信息，冋时提出将 Bisenet网络中的注意力优仳模块和特征融合模埉中的全局池化模抉替换为全局卷积模块，进一步提高了网络获取上下文信息的能力，从而使预测结果更加准确。实验结果表明，该算法在 Cityscapes数据集上将交并比（MIoU）指标提高了0.84%，获得了优于 Bisenet网络的表现。
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