En visión por computadora, la tarea de segmentación semántica es crucial para aplicaciones como la conducción autónoma y la vigilancia inteligente. Sin embargo, lograr un equilibrio entre el rendimiento en tiempo real y la precisión de la segmentación sigue siendo un desafío significativo. Aunque Fast-SCNN es favorecido por su eficiencia y baja complejidad computacional, todavía enfrenta dificultades al manejar imágenes de escenas callejeras complejas. Para abordar este problema, este documento presenta un Fast-SCNN mejorado, con el objetivo de mejorar la precisión y eficiencia de la segmentación semántica mediante la incorporación de un mecanismo de atención novedoso y un módulo de extracción de características mejorado.