Jan, 2019

自动驾驶的实时联合目标检测和语义分割网络

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TL;DR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。
convolutional neural networksobject detectionsemantic segmentationmulti-task network designreal-time performance
发现论文，激发创造
  • 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

  • YUVMultiNet：用于自动驾驶的实时 YUV 多任务卷积神经网络

    本文提出了一种多任务卷积神经网络 (CNN) 体系结构，旨在为低功率汽车级 SoC 进行优化，其中编码器在检测和分割两个任务之间共享，介绍了多种优化方法，如直接使用本地 YUV 图像、优化层和特征图以及应用量化等，并重点关注了内存带宽和卷积等数据密集型操作之间的瓶颈问题。最终，我们演示了我们所提出的网络在相应运行时中为检测和分割任务提供的关键性能指标 (KPI)。

    Apr, 2019

  • 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

  • 三重监督解码器网络用于联合检测和分割

    本文引入了 TripleNet 架构来优化联合目标检测和语义分割任务，通过采用三种不同的监督学习模块，在不增加额外计算开销的情况下提高了模型的精度。实验结果表明，TripleNet 可以有效提升联合目标检测和语义分割的准确性。

    Sep, 2018

  • 使用深度卷积网络进行联合语义分割和深度估计

    本研究采用多尺度卷积神经网络，提出一种单一 RGB 图像用于深度估计和语义分割的深度学习模型，该模型采用单一损失函数进行训练，同时使用完全连接的 CRF 捕捉语义和深度线索之间的上下文关系和交互作用，实现更精确的结果。在 NYUDepth V2 数据集上进行实验，该模型在语义分割方面表现优于最先进方法，在深度估计任务上实现可比较的结果。

    Apr, 2016

  • 基于多区域和语义分割感知的 CNN 目标检测模型

    本文提出一种基于卷积神经网络和语义分割的目标检测系统，利用迭代定位机制，通过高效运用模块来检测物体，并在 PASCAL VOC 数据集上获得了比其他方法更高的检测精度。

    May, 2015

  • 自主车辆感知的检测分割卷积神经网络

    通过对三种不同的网络体系结构进行实验，我们证明了多任务 V3 对于物体检测和区域分割的性能最佳，可在自动驾驶车辆的嵌入式感知系统中具有实用性。

    Jun, 2023

  • MODNet: 具备运动和外观的自动行驶移动物体检测网络

    该文章提出了一种新型的多任务学习系统，将外观和运动线索相结合，以更好地对环境进行语义推理，其中介绍了一种联合车辆检测和运动分割的统一架构，并使用 KITTI 数据集评估了该方法，在运动检测任务上的性能优于其他利用运动线索方法 21.5％，在通用物体分割任务上表现与现有的无监督方法相当，其中一个有趣的结论是运动分割与车辆检测的联合训练有益于运动分割

    Sep, 2017

  • Complexer-YOLO：基于语义点云的实时 3D 目标检测和跟踪

    本文提出了一种融合神经网络、视觉语义分割、在自主驾驶场景下的 3D 目标检测方法，引入了一种名为 SRTs 的快速评估指标，并采用状态优化的多目标特征跟踪机制，实现了高精度和实时性的平衡，并在 KITTI 基准测试中验证了方法的有效性。同时，该方法首次将视觉语义与 3D 目标检测相融合。

    Apr, 2019

  • 全连接深层结构网络

    该研究提出了一种单一联合训练算法，能够有效地应用于语义图像分割任务，并在具有挑战性的 PASCAL VOC 2012 数据集上呈现鼓舞人心的结果。

    Mar, 2015