对于Arm来说,设计出一款高性能的产品难度不大,关键在于产品的定义,Ethos-U85相比此前同系列产品一个明显的不同是支持Transformer模型。具体实现上,Ethos-U85除了支持Ethos-U55和Ethos-U65 目前支持的算子,通过支持TRANSPOSE、GATHER、MATMUL、RESIZE BILINEAR和 ARGMAX等运算,Ethos-U85实现了对Transformer模型和Dee...
端到端全景分割沿着同一个方向,MaX-DeepLab提出一个端到端的策略,它用匈牙利算法匹配预测掩码值和真实掩码值,直接预测一个用类别做标签的目标掩码。在这方面,我们通过添加聚类视角的像素分配任务来提高它。同一时间,MaskFormer阐述了一个掩码分类视角的端到端策略,与MaX-DeepLab相同,但是从全景分割扩展到语义分割。 Met...
具体实现上,Ethos-U85除了支持Ethos-U55和Ethos-U65 目前支持的算子,通过支持TRANSPOSE、GATHER、MATMUL、RESIZE BILINEAR和 ARGMAX等运算,Ethos-U85实现了对Transformer模型和DeeplabV3语义分割网络的原生硬件支持。 更高的性能往往意味着更高功耗,为了兼顾性能和能效,更好满足边缘和端侧AI应用的需求,Ethos-U85通过支持...
在MicroLite上预训练了Transformer编码器,并使用它们初始化了几个基于Transformer的分割算法(Swin-Unet、TransDeeplabv3+ 和 HiFormer)以及基于CNN和Transformer编码器的混合分割神经网络(CS-UNet)。 为了证明CS-UNet的优势,作者将CNN-based分割算法的最佳性能与Transformer-based分割算法和CS-UNet进行了比较。这些算法使用NA...
对于语义和box-free实例分割,一系列基于query的Transformer直接预测掩码,而不需要框分支的帮助(图11(e)),相关算法如Max-DeepLab[31]、Segmenter[103]、Maskformer[104]等。 讨论 论文根据三个不同的任务总结了上述Transformer。表IV(a)侧...
Axial DeepLab在高度轴和宽度轴上连续应用了两个轴向注意力层,改善了全局连接和高效计算。另一方面,最近的一些工作致力于Self-Attention的线性化。CoaT特别提出了一种分解注意力机制,其计算复杂度为通道的二次加权平均时间,而图像大小的线性加权平均时间。这些方法在一定程度上降低了计算成本;然而,它们不能保存参数的...
为了进一步增强这种特征融合方法,DeepLab中的ASPP(空洞时空金字塔池化)模块和Trident Networks中的Trident结构使用逐步增加的空洞卷积来实现类似的功能,如图1(c)所示。 此外,利用大的感受野进行远程特征融合的实践也是一种长期的技术。FCN中引入的空洞卷积是一种广泛用于分割的技术。SegNeXt利用大小为1x7、1x11和1x21的...
UDA上的大部分工作使用DeepLabV2和ResNet-101 Backbone。有趣的是,更高的Oracle性能并不一定会提高UDA性能,这在表1中的DeepLabV3+中可以看到。一般来说,研究的最新CNN架构并没有提供比DeepLabV2更好的UDA性能。 然而,作者确定了基于Transformer的SegFormer是一个强大的UDA架构。它显著提高了仅使用源代码/UDA/oracle训...
在最具挑战性的ADE20K数据集上,Segmenter两项指标均高于所有SOTA模型! (中间太长已省略) 在Cityscapes数据集上与大多数SOTA不相上下,只比性能最好的Panoptic-Deeplab低0.8。 在Pascal Context数据集上的表现也是如此。 剩余参数比较,大家有兴趣的可按需查看论文细节。 论文地址:...
This paper proposes TransDeepLab, a novel DeepLab-like pure Transformer for medical image segmentation. Specifically, we exploit hierarchical Swin-Transformer with shifted windows to extend the DeepLabv3 and model the Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) module. A thorough search of the relevant ...