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...
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。
于是ERFNet的作者提出了一个新的版本,如上图c所示。其代码如下所示: In [2] import paddle class non_bottleneck_1d(paddle.nn.Layer): def __init__(self, chann, dropprob, dilated): super().__init__() self.conv3x1_1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=chann, out_channels=chann, kernel_size...
ENet和ERFNet在实时性语义分割算是在近五年中较早一批且比较好的工作了。 在Cityscapes数据集上,ENet的IoU达到了58.3,而ERFNet的IoU达到了69.7,精度提升10个点。参数方面,根据RRFNet里的实验数据,ERFNet的参数量比ENet大十倍,速度方面是ENet的将近一半。 总的来说,虽然ERFNet参数量较大,运行较慢,但精度也提升大,实...
enetsemantic-segmentationerfnetbisenetreal-time-semantic-segmentationanomaly-segmentationreal-time-anomaly-segmentation UpdatedMar 2, 2024 Python voldemortX/pytorch-auto-drive Star869 Code Issues Pull requests Discussions PytorchAutoDrive: Segmentation models (ERFNet, ENet, DeepLab, FCN...) and Lane detection...
paper:ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation code:PyTorch Abstract 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...
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...
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...
论文笔记-ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation 2020-05-23 11:17 − ... StoneclutterX 0 2894 相关推荐 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。
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 ...