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...
语义分割领域的研究中，多尺度学习框架是关键，但如何在保证效率和实时性上寻求平衡是挑战。LPSNet通过深入分析卷积块设计和多尺度交互，提出了一种超轻量级且高效的解决方案。作者总结了三个设计原则，构建了轻量级和可扩展的网络结构（LPSNet）。首先，LPSNet关注轻量化设计，通过比较标准卷积和深度可分离...
天津大学和南京大学的联合研究团队在CVPR 2024上发布了LPSNet创新技术,实现了无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计#新闻#人工智能#AINLP研习社3736 2 2024-06-06 22:04:29 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~6...
从技术上讲,LPS Net首先利用这些原则构建了一个小型网络。然后,LPS Net通过一次扩展一个维度(卷积块的数量、通道的数量或输入分辨率),逐步将微型网络扩展到更大的网络,以达到最佳的速度/精度权衡。在三个数据集上进行的大量实验一致证明了LPS网络优于几种有效的语义分割方法。更值得注意的是,我们的LPS网络在...
# 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...
Cancel Submit feedback Saved searches Use saved searches to filter your results more quickly Cancel Create saved search Sign in Sign up {{ message }} Yavinr / LPS-Net Public Notifications You must be signed in to change notification settings Fork 0 Star 1 ...
简介:432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型(二) 3、实验 3.1、Lightweight Designs 3.2、SOTA对比 3.3、速度对比 3.4、可视化对比 4、参考 [1].Lightweight and Progressively-Scalable Networks for Semantic Segmentation...
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:...
German R.M., "Limitations in net shaping by liquid phase sintering", Advances in Powder Metallurgy 4 1991, pp. 183-194.German R M. Limitations in net shaping by liquid phase sintering [ A ] . Advances in Powder Metallurgy [ C ] . Princeton : Metal Powder Industries Federation , 1991 ...