Aug, 2017

BlitzNet：一种用于场景理解的实时深度网络

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TL;DR本文介绍了一种名为 BlitzNet 的深度学习架构，它可以在一个前向传递中同时执行物体检测和语义分割，从而使实时计算成为可能。通过实验证明，物体检测和语义分割在准确性方面互相得益。针对 VOC 和 COCO 数据集，在实时系统中，物体检测和分割性能达到了最先进的水平。
发现论文，激发创造
  • 自动驾驶快速场景理解

    本文提出一种基于 ENet 的实时高效实现，可以同时解决语义场景分割、实例分割和单目深度估计三个自动驾驶相关任务，不会因同时运行多个任务而牺牲准确性。

    Aug, 2017

  • 驾驶场景感知网络：实时联合检测、深度估计和语义分割

    本文提出一种名为 DSPNet 的模型，利用共享卷积架构实现在单张图片中同时进行物体检测、深度估计和像素级语义分割，达到了较高的精度和效率，适用于自动驾驶等领域。

    Mar, 2018

  • ENet：用于实时语义分割的深度神经网络架构

    本篇论文提出一种名为 ENet 的新型深度神经网络架构，其最大特点是快速、参数少，适用于对实时性要求较高的像素级语义分割任务，且在 CamVid、Cityscapes 和 SUN 等数据集上测试表明效果相对优于同类型已有网络。

    Jun, 2016

  • 基于密集检测的实时全景分割

    本文提出了一种基于密集检测和全局自注意力机制的新型单次全景分割网络，该网络采用参数自由的掩码构建方法，大大降低了计算复杂度，实现了高效的实时性能，并在 Cityscapes 和 COCO 基准测试上取得了很好的效果。

    Dec, 2019

  • 自动驾驶的实时联合目标检测和语义分割网络

    本论文提出了一种联合多任务网络设计，用于同时学习目标检测和语义分割，以实现低功耗嵌入式 SOC 上的实时性能，并在两个公共数据集（KITTI，Cityscapes）和私人鱼眼相机数据集中评估提出的网络。

    Jan, 2019

  • ICNet 用于高分辨率图像的实时语义分割

    本文提出了一种基于图像级联网络 (ICNet) 的实时语义分割方法，通过多分辨率分支和级联特征融合单元，以及恰当的标签引导来降低像素级标签推断的计算量，从而实现对挑战性数据集（如 Cityscapes，CamVid 和 COCO-Stuff）的高质量实时分割。

    Apr, 2017

  • 城市街景的实时高性能语义图像分割

    本文提出了一种用于城市街景的语义分割的高性能深卷积神经网络方法，它实现了精度和速度之间的良好权衡，并展示了在实时速度下使用单个 NVIDIA TITAN X 卡片在具有挑战性的 Cityscapes 和 CamVid 测试数据集上分别实现了 73.6％和 68.0％的 mIoU 精度。

    Mar, 2020

  • 为实时道路图像语义分割辩护：基于预训练 ImageNet 架构

    本文提出了一种基于 light-weight general purpose architecture、light-weight upsampling 以及融合多重分辨率的特征来扩大接受域的语义分割方法，在多个数据集上获得显着的优越性能和较高的 MIoU 和帧率。

    Mar, 2019

  • ContextNet：探索上下文及细节用于实时语义分割

    ContextNet 提出了一种新的深度神经网络架构，利用分解卷积、网络压缩和金字塔表示等技术，实现了高效的全局上下文信息提取和高分辨率分割细节捕捉，从而在保持精度的前提下，降低了内存需求，实现了具备实时性和低存储成本的语义分割。

    May, 2018

  • MultiNet: 自主驾驶实时联合语义推理

    本文提出了一种联合分类、检测和语义分割的方法，其中编码器在三个任务之间共享。该方法非常简单，可以端到端训练，在具有挑战性的 KITTI 数据集中表现良好，在道路分割任务中优于现有技术。而且，我们的方法非常高效，执行所有任务只需要不到 100 毫秒。

    Dec, 2016