STDC分割网络和BiSeNet在总体结构上的差异如下图所示: STDC分割网络使用Detail Guidance替代BiSeNet中的Spatial分支,在保留细节特征的同时减少了计算量。 3.实验结果 3.1 STDC分类网络性能 在ImageNet数据集上训练STDC分类网络,并在验证集上测试,结果如下表所示: 从上表中可以看出,STDC系列网络兼顾性能和计算速度。 3.2...
首先设计了一种新的结构,称为短期密集连接模块(Short-Term Dense Concatenate module,STDC module),以少量参数获得不同的可变感受野;然后将STDC模块集成到U-net架构中,形成STDC网络,显著提高了网络在语义分割任务中的性能。 STDC的解码阶段如图2b所示,不同于直接利用一个额外的、耗时的支路,STDC采用细节引导(Detail ...
stdc分割代码stdc分割代码 stdc分割代码是指将一个较长的代码文件按照一定规则分割成多个独立的代码文件,以便于维护和管理。常见的分割方式有按照功能模块分割、按照代码类型分割等。分割后的代码文件可以通过编译器或者链接器进行整合,生成最终的程序文件。stdc分割代码的好处在于可以提高代码的可读性和可维护性,便于团队...
1. 简介 前面也介绍了几篇强大的实时语义分割项目或者paper,这里再介绍一个来自美团CVPR2021的项目:STDC-Seg,既然是上了CVPR的,肯定是精度又高,速度上也很能打的。这里先看论文给出的直观对比图。 再附上,我在TX2上实测对比表格: 可以看到,STDC-Seg,AttaNet,DDRNET都能在tx2上做到实时。这里我们直接就着项目的...
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 ...
技术上，LPSNet 首先构建微型网络，然后沿卷积块数量、通道数或输入分辨率等维度逐步扩展，以实现最佳速度与准确性的平衡。实验结果表明，LPSNet 在 Cityscapes 测试集上达到了 73.4% 的 mIoU，NVIDIA GTX 1080Ti 上的推理速度为 413.5FPS，相较于 STDC 性能提升了 1.5%。本文针对轻量化架构设计，...
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...
且速度达到413.5FPS，比STDC提升1.5%。实验结果表明，LPSNet在轻量级设计和速度准确性权衡上优于其他方法，如图2所示。通过算法1的扩展策略，LPSNet家族提供了多种复杂度的网络，满足不同场景的需求。总的来说，LPSNet是一种在实时性和准确性上超越STDC和BiSeNetv2的超轻量级语义分割解决方案。
在STDC模块中,第一个块的内核大小为1,其余部分简单地设置为3。给定STDC模块输出N的通道数,第i个块中卷积层的滤波器数为N/2i,但最后一个卷积层的滤波器除外,其数量与前一个卷积层的滤波器相同。在图像分类任务中,通常在更高层使用更多通道。但在语义分割任务中,我们关注可扩展的感受野和多尺度信息。低层需要足...
STDC分割网络和BiSeNet在总体结构上的差异如下图所示: STDC分割网络使用Detail Guidance替代BiSeNet中的Spatial分支,在保留细节特征的同时减少了计算量。 实验结果 STDC用于分类 在ImageNet数据集上训练STDC,并在验证集上进行测试,测试结果如下: 从上图中可以看出,STDC系列网络兼顾性能和计算速度。 STDC用于分割 本文介绍...