Two-Stream 3D MobileNetV3 for Pedestrians Intent Prediction Based on Monocular CameraRecent developments in the field of autonomous vehicles have led to a renewed interest in combining deep learning and autonomous driving, aiming to support vision-related safety applications in Intelligent Transportation ...
实时人像分割SOTA模型 对于模型Encoder部分,考虑到模型的算量要求很高,我们选用MobileNetV3作为骨干网络提取多层特征。分析发现MobileNetV3的参数主要集中在最后一个Stage,在不影响分割精度的前提下,我们只保留MobileNetV3的前四个Stage,成功减少了6...
实时人像分割SOTA模型 对于模型Encoder部分,考虑到模型的算量要求很高,我们选用MobileNetV3作为骨干网络提取多层特征。分析发现MobileNetV3的参数主要集中在最后一个Stage,在不影响分割精度的前提下,我们只保留MobileNetV3的前四个Stage,成功减少了68.6%的参数量。对于上下文部分,我们使用PP-LiteSeg模型中提出的轻量级SPPM模块,...
对于模型Encoder部分,考虑到模型的算量要求很高,我们选用MobileNetV3作为骨干网络提取多层特征。分析发现MobileNetV3的参数主要集中在最后一个Stage,在不影响分割精度的前提下,我们只保留MobileNetV3的前四个Stage,成功减少了68.6%的参数量。对于上下文部分,我们使用PP-LiteSeg模型中提出的轻量级SPPM模块,而且其中的普通卷积都...
升级实时高精度人像分割SOTA模型 此前的实时人像分割模型,无法实现精度和速度的完美平衡,所以我们基于PaddleSeg近期发布的超轻量级系列MobileSeg模型,根据方案目标,设计新的实时人像分割SOTA模型模型。(结构如下图所示) 实时人像分割SOTA模型 对于模型Encoder部分,考虑到模型的算量要求很高,我们选用MobileNetV3作为骨干网络提...
使用SSD-MobileNet是为了在小型移动平台上实现较好的检测效果 目前版本的API已经支持了非常多的模型,但我们这里使用的依然是SSD-MobileNetV3网络,目的是为了后续进一步将模型部署到Jetson或者树莓派亦或者RK3399等带有专用加速核的边缘计算板卡上,使用SSD-MobileNetV3可以保证在一定精度的前提下最大程度的提高图像的处理速度...
基于PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现;支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务;支持算法多样,涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术;
OpenVINO、Kaldi、Caffe、ONNX、MXNe、TensorFlow、Pytorch、MobileNetv2SSD、Deeplabv3+、YOLOv3/v4/v5...
在[75]中,开发了四个路面坑洼检测网络: (1)更快的 R-CNN (以 Inception-v2[85]为主干网络) ,(2)更快的 R-CNN (以 ResNet-101为主干网络[78]) ,(3)更快的 R-CNN (以 Inception-ResNet-v2为主干网络[80])和(4) SSD (以 MobileNet-v2[96]为主干网络)。广泛的实验表明,更快的 R-CNN (以 ...
在Human3.6M上,MobileNetV2大模型实现了51.44毫米的平均每关节位置误差。 且其参数量为4.07M,对比同类模型的20.4M(chen)减少了5倍,计算成本为5.49GFLOPS,是同类模型的1/3不到(14.1G)。 对于多人三维姿势估计任务,研究者使用RootNet来估计每个人的绝对坐标,在MuPoTS的20个场景中进行了实验: ...