最后,作者通过实验验证了LPSNet可以通过无透镜成像系统完成3D人体姿态和形状估计。图一展示了部分实验结果。 图1 第一行:无透镜成像数据(右下角小图为对应场景的RGB图像,仅供参考),作为LPSNet的输入;第二行:通过LPSNet得到的3D人体姿态和形状,与对应场景图像的对齐结果展示;第三行:不同视角3D结果展示 方法动机 近...
精心设计的LPSNet被证明能够逐步扩展网络复杂性,同时实现正确的准确性-效率折衷; LPSNet已经通过对3个数据集的广泛实验得到了适当的验证,在实验中,在 NVIDIA GPU 和嵌入式设备上都观察到了卓越的性能。 2、LPSNet 具体来说,首先介绍LPSNet中采用Multi-Path Framework的宏架构。 然后,提出了3个设计原则来从轻量级的...
# To train the LPS-Net-S python train.py --config configs/LPS_Net_S.yaml # To train the LPS-Net-M python train.py --config configs/LPS_Net_M.yaml # To train the LPS-Net-L python train.py --config configs/LPS_Net_L.yaml Evaluate the pre-trained network # To evaluate the LPS...
Lightweight and Progressively-Scalable Networks for Semantic Segmentation 科技 计算机技术 实时语义分割 深度学习 语义分割 快乐学习的代码狗 发消息 课程资料关注微信公众号:码农的资料屋。接语义分割辅导,基础知识、创新点、代码论文,毕设,手把手教你debug,从0基础到发论文。需要的私聊。 接下来播放 自动连播 ...
To address these challenges, this work proposes a Lightweight Parallel Strategy Network (LPS-Net). Firstly, a Dual-Attention Enhancement Block and a Mirror Large Receptiveness Block are introduced to, respectively, enhance the color and restore details in degraded images. Secondly, we employed these...
Our LPSNet is not only efficient in computation and memory, but also accurate in panoptic segmentation. Comprehensive experiments on COCO, Cityscapes and Mapillary Vistas datasets demonstrate the promising effectiveness and efficiency of the proposed LPSNet. 展开 关键词:...
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🔥 新增了七个前沿语义分割模型:MaskFormer、HRFormer、ViT-Adapter、CAE、SegNeXt、K-Net和LPSNet。 ⭐️此外还有很多新功能和特性,比如FastDeploy全场景部署能力的集成、EISeg V1.1版本、视频抠图模型RVM、人像抠图.NET部署教程等。 详情请关注Release Note:Releases · PaddlePaddle/PaddleSeg ...
开源:https://github.com/YihengZhang-CV/LPS-Net 摘要:多尺度学习框架被认为是一类能够促进语义分割的模型。然而,这个问题并不是微不足道的,尤其是对于现实世界的部署,这通常需要高效的推理延迟。在本文中,我们彻底分析了卷积块的设计(卷积的类型和卷积中通道的数量),以及跨多个尺度的交互方式,所有这些都是从语义...
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