论文地址: DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation工程地址:github链接0. 摘要 该论文提出了一种极其高效的用于实时语义分割的网络框架,这个框架从一个轻量级的主干网络开始,通过一些列的附属阶段来聚合有判别力的特征。基于多尺度的特征传播,DFANet减少模型参数
这是「旷视AI摄影」第 1 篇专栏,提出实时语义分割技术——DFANet,不仅7倍加速突破实时计算边界,而且无需双摄也可实现手机图像的高清虚化。 论文名称:DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation 论文链接: 文件分享arxiv.org/pdf/1904.02216.pdf 导语 简介 方法 高层语义特征的充分利用 ...
论文:DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation github:https://github.com/huaifeng1993/DFANet CVPR2019,旷视科技作品 论文提出了速度和精度完美平衡的新的语义分割网络结构DFANet,即Deep Feature 目标检测学习路线 一、番外说明 大家好,我是小P,今天给徘徊在目标检测大门的初学者指引一...
实时语义分割DFANet :https://github.com/huaifeng1993/DFANetCVPR2019,旷视科技作品论文提出了速度和精度完美平衡的新的语义分割网络结构DFANet,即Deep Feature Aggregation,也就是进行了深度的特征聚合的网络结构。DFANet比现有的语义分割网络减少了8倍的计算量,速度提升2倍。在Cityscapes测试集上取得了70.3%的mIOU。比...
语义分割之DFANet 1:文字回答:简述实时分割真实的应用场景(不限于课堂讲过的应用方向) 自动驾驶,移动机器人,AI摄影 2:文字回答:简述实现AI产品过程中软硬件的协同过程 先有高性能算法,然后研发相应硬件,然后让算法可以在硬件中实时跑起来 3:文字回答:简述主流的分割结构(参考第二课时PPT9页中的图)...
基于DFANet 技术的实时人像虚化 方法 实时语义分割技术 DFANet 是如何实现的呢?可以说是两个优点的整合:1)通过深度多层聚合(Deep Feature Aggregation)结构充分利用网络的高层特征信息,2)通过 DFA轻量级特征聚合结构让轻量级编码器大受裨益。 高层特征的充分利用 ...
基于DFANet 技术的实时人像虚化 方法 实时语义分割技术 DFANet 是如何实现的呢?可以说是两个优点的整合:1)通过深度多层聚合(Deep Feature Aggregation)结构充分利用网络的高层特征信息,2)通过 DFA轻量级特征聚合结构让轻量级编码器大受裨益。 高层特征的充分利用 ...
旷视研究院提出一种实时语义分割技术——DFANet,不仅减小了 7 倍计算量,突破实时计算边界,而且无需双摄也可实现手机图像的高清虚化。很多手机没有双摄像头,也能实现美轮美焕的背景虚化效果,究其原因,是语义分割技术在发挥作用。目前,已有过亿用户使用搭载有旷视所提供的深度算法的个人终端产品,而旷视研究院语义分割技...
DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation 拟解决问题: 随着5G、移动互联网等技术的告诉发展,在计算力受限的设备上进行实时语义分割任务成为了当前重要的需求。当面对高分辨率的图像输入时,传统的卷积网络很难再运算量与速度之间产生权衡,因此如何在不影响效果的前提下设计出具有较小运算量的...
语义分割——DFAnet(2019) 高分辨率图像的额外分支导致其计算量增大。语义分割任务中,空域金字塔池化(SPP)模块经常被用于解决干层特征[5],如图2(b) 所示,SPP模型被用于抽取高层语义上下文信息并提升感受野,如...变简单的网络结构难以提取有区分力的特征。为了克服这些不足,其他方法[33][29] 提出了一个多分支框架...