CCNet是一种用于语义分割任务的深度学习网络架构，其核心创新是引入了Criss-CrossAttention（交叉注意力）机制。该机制通过捕捉图像中长距离的上下文信息来提升分割精度，同时保持了较低的计算复杂度。在传统的语义分割网络中，获取全局上下文信息通常需要复杂的注意力模块或大范围的卷积操作，导致计算开销较高。CCNet通过交叉注意力模块，仅需对每个像素点进行两次交叉路径（水平和垂直方向）的信息聚合，即可高效地建立全局依赖关系。这种设计显著减少了计算负担，同时保持了优异的性能。CCNet在多个语义分割基准数据集（如Cityscapes、ADE20K等）上表现出色，证明了其在准确性和效率上的优势。该网络适用于需要精细像素级预测的场景，如自动驾驶、医学图像分析等。
