语义分割目前还是研究热点吗？

语义分割模型复现、改进与对比实验

提供一系列语义分割模型的复现、改进以及对比实验，欢迎进行深入交流与探讨。如有详细需求，请随时联系。

1. 支持的语义分割模型

可复现并改进以下主流语义分割模型：

• DeepLabV3+
• PSPNet
• HRNet
• SegFormer
• U-Net
• U^2-Net
• CeNet
• ERFNet
• HCANet
• HiFormer
• UI-Unet
• nnU-Net
• SAUNet
• UNext
• DSCNet
• CMUNext
• UKAN
  以及其他相关模型。可以根据您的需求，提供所需的数据集进行模型训练与预测。

2. 主干网络的改进与选择

提供多种主干网络改进方案，包括但不限于以下架构：

• 轻量化主干网络：如基于 DeepLabV3+、U-Net、Transformer 的轻量化改进。
• 主干网络架构选择：包括 ResNet 系列、MobileNet 系列、EfficientNet 系列、ViT 系列、GhostNet 系列、Vision Mamba 系列、QFormer、Res2Net、FCANet、DeFormer、DPN、Channel ViT、Agent Attention、Conformer、SPPNet、StarNet、Swin Transformer、BatchFormer、Convolutional KAN、SpikFormer（脉冲神经网络）、胶囊网络（Capsule Networks）、B-COS 神经网络等。
• 对比实验：针对不同主干网络，进行全面对比实验，分析其对语义分割模型性能的影响。

3. 可选卷积模块

我们支持多种卷积模块的选择与应用：

• 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）
• Ghost模块（Ghost Module）
• Conv-Kan
• 动态卷积（Dynamic Convolution）
• 可变形卷积（Deformable Convolution）
• 分组卷积（Group Convolution）
• 部分卷积（Partial Convolution）
• 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）
• 大核卷积（Large Kernel Convolution）
• 膨胀卷积（Dilated Convolution）
  等多种卷积模块，可根据需求进行灵活组合，提升模型性能。

4. 可选注意力机制

支持多种注意力机制的集成，以提高模型的表现力：

• ECANet
• SENet
• Channel Attention（CA）
• Convolutional Block Attention Module（CBAM）
• Pixel-wise Attention（PSA）
• Self-Gating Enhancement (SGE)
• Spatial Knowledge Attention (SKA)
• Residual Channel-wise Attention (RCBA)
• Residual Channel-wise Attention (RCCA)
• Enhanced Multi-Scale Attention (EMSA)
• Global Attention Mechanism (GAM)
• Bottleneck Attention Module (BAM)
• Adaptive Feature Normalization Block (AFNB)
• Adaptive Spatial Feature Fusion (ASFF)
• Feature Attention Network (FAN)
• Spatial Transformer Network (STN)
• SWiFTFormer
• BiFormer
• Squeeze-and-Excitation (SE)
• Feature Channel Attention (FCA)
• Cross Pixel-wise Channel Attention (CPCA)
• MUSE (Multi-scale Uncertainty and Saliency Enhancement)
• RepConv
• Conv2Former
• Multi-Dimensional Transformer Attention (MDTA)
  等先进的注意力机制，可灵活选择并集成到分割网络中，进一步提高模型的注意力集中能力与性能。

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附加服务：

• 提供网盘链接，方便模型和数据集的下载。
• 可提供正式发票。