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使用深度可分離卷積（depthwise separable convolution）：深度可分離卷積將標準卷積操作分解為兩個步驟，即深度卷積和逐點卷積，從而減少參數數量和計算量，提高計算效率。
采用輕量級網絡結構：可以通過減少網絡深度、減少卷積核數量等方式來減小模型大小，降低內存占用和計算量。
使用空洞卷積（dilated convolution）：空洞卷積可以在保持感受野范圍的同時減少參數數量和計算量，從而提高計算效率。
使用全卷積網絡（Fully Convolutional Network, FCN）：全卷積網絡通過將全連接層替換為卷積層，可以直接在原始圖像尺寸上進行預測，避免了對圖像進行裁剪和縮放操作，提高計算效率。
利用空間金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPP）：空間金字塔池化可以在不同尺度下提取特征，有效解決了尺度變化對分割性能的影響，提高計算效率。
使用深度可分離卷積（depthwise separable convolution）：深度可分離卷積將標準卷積操作分解為兩個步驟，即深度卷積和逐點卷積，從而減少參數數量和計算量，提高計算效率。
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