セマンティックセグメンテーションにおける推論精度と速度はトレードオフであるが、本研究ではリアルタイムに推論が行えてかつ高精度なDFANetを提案した。DFANetは、マルチスケール特徴を相互接続して集約する機構によりパラメータ数を低減させているが、十分な受容野を備えたアーキテクチャである。DFANetは高精度にセグメンテーションが行えるにも関わらず、1/8以下のFLOPSと2倍の高速化を達成した。