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目前，PaddleSeg提供了45+语义分割模型、150+预训练模型、10+骨干网络。
在PaddleSeg/configs目录下，我们给出了所有模型在公开数据集上的配置文件和README文件，比如PP-LiteSeg模型。
其中，README文件介绍了模型论文和训练精度，而且给出了公开数据集上训练的权重，可以直接下载进行测试。
如下我们列出了部分模型。
CNN系列
| 模型\骨干网络 | ResNet50 | ResNet101 | HRNetw18 | HRNetw48 |
|---|---|---|---|---|
| ANN | ✔ | ✔ | ||
| BiSeNetv2 | - | - | - | - |
| DANet | ✔ | ✔ | ||
| Deeplabv3 | ✔ | ✔ | ||
| Deeplabv3P | ✔ | ✔ | ||
| Fast-SCNN | - | - | - | - |
| FCN | ✔ | ✔ | ||
| GCNet | ✔ | ✔ | ||
| GSCNN | ✔ | ✔ | ||
| HarDNet | - | - | - | - |
| OCRNet | ✔ | ✔ | ||
| PSPNet | ✔ | ✔ | ||
| U-Net | - | - | - | - |
| U2-Net | - | - | - | - |
| Att U-Net | - | - | - | - |
| U-Net++ | - | - | - | - |
| U-Net3+ | - | - | - | - |
| DecoupledSegNet | ✔ | ✔ | ||
| EMANet | ✔ | ✔ | - | - |
| ISANet | ✔ | ✔ | - | - |
| DNLNet | ✔ | ✔ | - | - |
| SFNet | ✔ | - | - | - |
| PP-HumanSeg-Lite | - | - | - | - |
| PortraitNet | - | - | - | - |
| STDC | - | - | - | - |
| GINet | ✔ | ✔ | - | - |
| PointRend | ✔ | ✔ | - | - |
| SegNet | - | - | - | - |
| ESPNetV2 | - | - | - | - |
| HRNetW48Contrast | - | - | - | ✔ |
| DMNet | - | ✔ | - | - |
| ESPNetV1 | - | - | - | - |
| ENCNet | - | ✔ | - | - |
| PFPNNet | - | ✔ | - | - |
| FastFCN | ✔ | - | - | - |
| BiSeNetV1 | - | - | - | - |
| ENet | - | - | - | - |
| CCNet | - | ✔ | - | - |
| DDRNet | - | - | - | - |
| GloRe | ✔ | - | - | - |
| PP-LiteSeg | - | - | - | - |
Transformer系列