نُقدِّم شبكة عصبية تلافيفية جديدة تُسمَّى HarDNet-MSEG لتقسيم الـ polyps. وتُحقِّق هذه الشبكة أفضل الأداء (SOTA) من حيث الدقة وسرعة الاستدلال على خمسة مجموعات بيانات شهيرة. فعلى مجموعة بيانات Kvasir-SEG، تُقدِّم HarDNet-MSEG معامل دايس المتوسط 0.904 بسرعة تصل إلى 86.7 إطارًا في الثانية (FPS) باستخدام بطاقة GPU GeForce RTX 2080 Ti. تتكون الشبكة من جزأين: جزء خلفي (backbone) وجزء فك ترميز (decoder). يُعدّ الجزء الخلفي شبكة تلافيفية ذات استهلاك منخفض للذاكرة تُسمَّى HarDNet68، وقد تم تطبيقها بنجاح في مهام متعددة في الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك تصنيف الصور، كشف الكائنات، التتبع متعدد الكائنات، والتقسيم الدلالي، وغيرها. أما جزء الفك الترميزي، فيُستلهم من نموذج "مُفكِّك التدفقات المتسلسلة" (Cascaded Partial Decoder)، المعروف بقدرته على كشف الكائنات البارزة بسرعة ودقة عالية. تم تقييم أداء HarDNet-MSEG باستخدام خمس مجموعات بيانات شهيرة، وجميع رموز البرمجة وتفاصيل التجارب متاحة على منصة GitHub: https://github.com/james128333/HarDNet-MSEG