نركّز في هذا البحث على المهمة الصعبة لتقسيم الدلاليات في الزمن الفعلي. تمتلك هذه المهمة تطبيقات عملية عديدة، لكنها تواجه صعوبة جوهرية تكمن في تقليل جزء كبير من العمليات الحسابية المطلوبة لاستنتاج التصنيفات الخاصة بكل بكسل. نقترح شبكة متسلسلة للصورة (ICNet) التي تدمج فروعًا متعددة الدقة تحت إشراف تسميات مناسبة للتعامل مع هذه التحديات. ونقدّم تحليلًا معمقًا لهيكلنا، ونُدخل وحدة دمج الميزات المتسلسلة لتحقيق تقسيم عالي الجودة بسرعة. يُحقّق نظامنا استنتاجًا في الزمن الفعلي باستخدام بطاقة وحدة معالجة رسومية واحدة، مع نتائج جيدة من حيث الجودة عند تقييمه على مجموعات بيانات صعبة مثل Cityscapes وCamVid وCOCO-Stuff.