【Block总结】CFBlock，对齐CNN和Transformer特征|即插即用
论文信息
SCTNet是一种新提出的实时语义分割网络，结合了单分支卷积神经网络（CNN）和Transformer的语义信息。该论文由华中科技大学和美团的研究团队共同撰写，旨在提高语义分割的速度和性能。论文于2024年发布，展示了SCTNet在多个标准数据集上的优越表现。
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.17071
- 官方GitHub：https://github.com/xzz777/SCTNet
创新点
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单分支架构: SCTNet采用单分支CNN架构，避免了传统双分支网络的计算开销和推理延迟。
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Transformer语义信息: 在训练阶段引入Transformer作为语义分支，提取长距离上下文信息，从而增强CNN的语义表示能力。
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CFBlock和SIAM模块: 设计了CFBlock（ConvF