DPNeXt：面向高效ViT多任务密集预测的轻量级多尺度特征融合框架

DPNeXt针对视觉基础模型在语义分割与深度估计中的解码瓶颈，提出轻量级多尺度融合解码器、双深度可分离倒置瓶颈和多任务边界引导策略。论文称其在Cityscapes与NYUv2取得对比方法最佳或领先结果；DPNeXt-S较标准DPT减少78.6%可训练参数，并在受限笔记本硬件上达到最快推理速度。