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...
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 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...
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 ...
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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...