具体来讲, ERFnet是一种基于残差连接和可分离卷积的语义分割网络,旨在在不降低准确率的同时提高模型处理帧数的效率,可以很好的满足在自动驾驶中对于实时性的要求,且由于其轻量级的特性,在进行硬件部署时也具有很好的契合度,因而在自动驾驶及车道线检测领域具有不俗的参考意义。ERFnet网络结构中所用到的Non-bottleneck-1D...
ERFNet旨在解决通常采用的残差层版本中固有的效率限制,该残差层用于最近几个在分类和分割任务中达到最高精度的ConvNet。与现有体系结构相比,该体系结构更有效地利用了参数,使网络在保持最高效率的同时获得了非常高的分割精度。 ERFNet的网络架构是编码-解码器架构。与像FCN架构相反,在这种架构中,不同层的特征映射需要...
总结，ERFNet通过其创新架构设计，实现了在高质量语义分割与计算资源效率间的平衡，为实时应用提供了强大支持。此工作由北京联合大学自动化专业本科生郑博培等多领域专家共同完成，展示了AI领域的最新研究进展与技术实力。
ERFNet可以看作是对ResNet结构的又一改变,同时也是对ENet的改进。相对ENet,其网络结构的改进,一方面是将residual module改成non-bottleneck module,同时内部全部使用1D的cov(非对称卷积)。另一方面,移除encode中的层和decode层之间的long-range链接,同时所有的downsampling模块都是一组并行的max pooling和conv。 ERFNet的...
semantic pytorch segmentation semantic-segmentation cityscapes erfnet Updated Dec 5, 2019 Python mapleneverfade / pytorch-semantic-segmentation Star 79 Code Issues Pull requests segmentation repo using pytorch deep-learning pytorch fcn segnet semantic-segmentation erfnet Updated Apr 10, 2018 Python...
The resulting tradeoff makes our model an ideal approach for scene understanding in IV applications. The code is publicly available at: https://github.com/Eromera/erfnet. 展开 关键词: Intelligent vehicles scene understanding real-time semantic segmentation deep learning residual layers ...
1、− 使用erfnet_pretrained.pth导出onnx文件。 运行pth2onnx.py脚本。 python ErfNet_pth2onnx.py erfnet_pretrained.pth ErfNet_origin.onnx 获得ErfNet_origin.onnx文件。 描述中 的脚本名 pth2onnx.py 和实际的ErfNet_pth2onnx.py不一致,请修改 ...
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一种基于ERFNet网络的激光视觉焊缝跟踪系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于ERFNet网络的激光视觉焊缝跟踪系统说明:本发明涉及一种基于ERFNet网络的激光视觉焊缝跟踪系统,包括线结构光视觉传感器模块,用于采集焊缝图...专利查询请上爱企查
state of the art, while being orders of magnitude faster to compute than other architectures that achieve top precision. The resulting trade-off makes our model an ideal approach for scene understanding in IV applications. The code is publicly available at: https://github.com/Eromera/erfnet ...