为了改善语义分割网络中特征的提取过程，明确模型的运行逻辑，辨别性特征被按照像素自身信息和像素间关联信息两个角度拆分，使用关系支路、信息支路两个支路网络专注于各自特征的提取。提出交互补充模块促进两个支路间特征的交互与补充，并利用交互验证模块对两个支路的预测进行额外验证。此外，在传统交叉熵损失的基础上提出对比交叉熵损失，使其更有利于对像素特征的约束与调整。在Dark-Zurich数据集和Cityscapes数据集上将该方法与不同的网络结合，进行大量实验验证了其有效性。
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