Wir stellen ein neues Faltungsneuronales Netzwerk namens HarDNet-MSEG für die Polypensegmentierung vor. Es erreicht den Stand der Technik (SOTA) sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch auf Inferenzgeschwindigkeit auf fünf gängigen Datensätzen. Auf dem Kvasir-SEG-Datensatz erzielt HarDNet-MSEG einen mittleren Dice-Score von 0,904 bei einer Geschwindigkeit von 86,7 FPS auf einer GeForce RTX 2080 Ti GPU. Das Netzwerk besteht aus einem Backbone und einem Decoder. Der Backbone ist ein speicher-effizientes CNN namens HarDNet68, das bereits erfolgreich für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben eingesetzt wurde, darunter Bildklassifizierung, Objekterkennung, Multi-Objekt-Tracking und semantische Segmentierung. Der Decoder basiert auf dem Cascaded Partial Decoder, der sich durch schnelle und präzise Detektion auffälliger Objekte auszeichnet. Wir haben HarDNet-MSEG anhand dieser fünf gängigen Datensätze evaluiert. Der Quellcode und alle experimentellen Details sind auf GitHub verfügbar: https://github.com/james128333/HarDNet-MSEG