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...
ERFNet采用了编码-解码器架构，不同层的特征映射需要融合以获得细腻输出。在下采样阶段采用2x2的maxpooling和3x3卷积（2 strides）concat，以及交错使用空洞卷积，以获得更多信息。上采样部分仅用于调整细节并与输入匹配，采用步长为2的反卷积层。实验结果显示，ERFNet在Cityscapes数据集上的IoU达到69.7，精度...
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...
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 ...
论文笔记-ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation 2020-05-23 11:17 −... StoneclutterX 0 2863 CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 2019-12-25 21:16 −很久前就想开始学习记录本文阅读笔记,一直在整理它的代码,拖到现在。 《摘要》 Long-...
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 ...
"ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation", E. Romera, J. M. Alvarez, L. M. Bergasa and R. Arroyo, Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS),[Accepted paper, to be published in Dec 2017].[pdf] ...