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...
融合结果作为Feature Fusion Module (FFM)的输入,提供高层次语义信息,而FFM的另一个输入则为Stage3输出的特征,提供低层次细节信息。 FFM的输出特征通过上采样进入Seg Head,Seg Head包括卷积、BN和ReLU操作,以及卷积,最终输出维度特征,即分割类别数。 Detail Head 为了弥补去除BiSeNet中的Spatial分支造成的细节损失,作者...
今天和大家分享CVPR2021中语义分割领域的一篇论文,论文标题及作者如下图所示: 论文下载地址: https://arxiv.org/abs/2104.13188代码即将开源: https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg0.动机深度学习促进了…
git clone https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg.git cd STDC-Seg Install dependencies: pip install -r requirements.txt Install PyCuda which is a dependency of TensorRT. Install TensorRT (v5.1.5.0): a library for high performance inference on NVIDIA GPUs with Python API. Usage 0. Prepare...
模型分为Stage3、Stage4和Stage5，对特征图进行下采样，使用全局平均池化提取全局上下文信息，之后上采样与ARM输出融合，作为FFM输入提供高层次语义信息，FFM的另一个输入为Stage3输出，提供低层次细节信息。FFM输出通过上采样进入Seg Head，Seg Head进行卷积、BN、ReLU以及卷积，最终输出分割类别数。Stage3后...
在实验中,我们分别使用不同分辨率的图片作为网络输入,将输出结果上采样至特定分辨率。训练集和验证集被用来模型训练,之后在测试集上进行测试,结果如下表所示。 Seg50表示输入图片分辨率为50%,Seg75表示输入图片分辨率为75%。 实验结果表明,STDC分割网络在保持高推理速度的同时有着更高的精度。如下图所示:...
论文地址: DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation 工程地址:github链接 0. 摘要 该论文提出了一种极其高效的用于实时语义分割的网络框架,这个框架从一个轻量级的主干网络开始,通过一些列的附属阶段来聚合有判别力的特征。基于多尺度的特征传播,DFANet减少模型参数的同时保... ...
在相同的实验设置下,STDC2-Seg75以97.0 FPS的速度达到76.8% mIoU。 二、原理分析 论文的方法部分同样和Motivation里要解决的两个问题对应:1、没有针对分割任务设计的特征提取网络,所以提出了STDC网络,也就是Encoding Network;2、双边结构比较耗时,且缺乏底层信息引导,所以提出了detail guidance,对应Decoder部分。 1 ...