当然也不是没有解决办法,空洞卷积,multi-scale,multi-branch都可以尝试去解决这个问题,就是不够彻底。例如DeeplabV3plus就skip了低层次的特征与上采样的特征相融合,HRnet是multi-scale和multi-branch的结合了,大家有兴趣可以去详细阅读一下。 实时语义分割 Encoder-decoder架构:这种架构虽然可以减少计算和提升速度,但是一...
语义分割是对每个像素都指定一个语义标签。 最近的实时语义分割算法常用的加速模型的方法有以下三种:(1)通过crop或者resize来限制输入尺寸,非常简单的操作,但空间细节的丢失会影响预测效果,尤其是在边界;(2)修剪网络的通道数,尤其是在基础模型的早期阶段;(3)ENet提出丢掉模型的最后一个stage以追求紧凑的框架,但这样的...
SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,开放源码,基于caffe框架。SegNet基于FCN,修改VGG-16网络得到的语义分割网络,有两种SegNet,分别为正常版与贝叶斯版,同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版(浅网络) 实践为王 FCN进行改进的几种架构 Fully Convolutional Networks for Seman...
提出了一种新的深度双分辨率双边网络用于实时语义分割。 设计了一个新的模块,通过将特征聚合与金字塔池相结合来获取丰富的上下文信息。当它与低分辨率的特征映射集成时,推理时间几乎没有增加。 2. 相关工作 2.1 实时语义 实时语义分割主要从两个方面优化模型结构:1. 编码器-解码器结构; 2. 双通道结果(可以避免deco...
大多数的语义细分研究都是为了提高细分模型的准确性,而忽略了计算效率的解决方案。在这个方向上进行的少数工作没有提供有原则的方法来评估不同的分割设计选择。本文提出了一种基于解耦设计的基于特征提取和解码的实时语义分割基准框架. 在本文中,我们提出了第一个在分割中对实时架构进行基准测试的框架。
然而在实时语义分割方面,由于Transformer的计算机制耗时,纯基于cnn的方法仍然在这一领域占主导地位。我们提出了一种高效的实时语义分割双分辨率TransformerRTprorr,它比基于CNN的模型在性能和效率之间实现更好的权衡。为了在GPU这类设备上实现高推理效率,我们的RTformer利用了线性复杂度的GPU友好注意力,并抛弃了多头机制。
出处:哈尔滨工业大学 论文 code:暂未开源 关键词: 实时语义分割 语义分割是自动驾驶汽车了解周围场景的关键技术,对于实际的自动驾驶汽车来说,为了获得高精度的分割结果而花费大量的推理时间是不可取的。使用轻量级架构(编码器解码器或two-pathway)或推理在低分辨率图像。本文提出的模型在单张2080ti上DDRNet-slim能打到77...
PIDNet网络在语义分割任务中的性能表现 PIDNet在多个语义分割数据集上展示了优越的性能。例如,在Cityscapes数据集上,PIDNet-S以93.2 FPS的推理速度实现了78.6%的mIOU,而PIDNet-L在没有加速工具的情况下实现了最高的准确度(80.6% mIOU)。这些结果表明,PIDNet在推理速度和准确性之间取得了最佳的权衡,超越了现有模型...
实时语义分割:双边分割网络BiSeNet BiSeNet,BiSeNet-v2来自华中科技大学的Changqian Yu(现在在美团) 作者首页: https://www.changqianyu.me/ http://ycszen.github.io/ 摘要:语义分割需要丰富的空间信息和相当大的感受野。然而,现代方法通常会牺牲空间分辨率以实现实时推理速度,这导致性能较差。在本文中,我们使用一种...
我们首先在语义分割框架中对时间负担进行深入分析,并进行大量实验以证明直观加速策略的不足。这促进了图像级联网络(image cascade network,ICNet)的发展,该网络是一种质量不错的高效分割系统。它利用了处理低分辨率图像的效率和高分辨率图像的高推理质量。 这个想法是让低分辨率图像首先通过完整的语义感知网络以获取粗略的...