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 核心贡献在于将具有高斯对势（Gaussian pairwise potentials）的密集CRF（dense CRF）的平均场（mean-field）近似推断过程，重新表述为一个循环神经网络（RNN）。这个CRF-RNN模块可以作为一个可插拔的组件，集成到传统的CNN架构中，从而形成一个能够进行端到端训练的深度网络。这种集成使得整个网络（包括CNN和CRF部分）可以使用标准的反向传播算法进行训练，避免了传统方法中将CRF作为离线后处理步骤的弊端。
 
 ## 环境依赖
-- 列举基础环境需求，根据实际情况填写
 
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