real-time performance | BriefGPT

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XFormer: 快速准确的单目三维人体捕捉
XFormer 是一种新型的人体网格和动作捕捉方法，能够仅用单目图像即可实现在普通 CPU 上的实时性能，并能够高效地训练于多种数据集，其关键在于跨模态的 transformer block。
PDFa year ago
MotionBEV：基于鸟瞰图外观和运动特征的受关注的在线激光雷达移动物体分割
本文提出了 MotionBEV，一种快速准确的 LiDAR 移动物体分割框架，能在面向鸟瞰图 (BEV) 域内结合外观和动态特征分割移动物体。通过将 3D LiDAR 扫描转换成 2D BEV 表现形式达到实时性能，平均推理时间为 23ms
PDFa year ago
AsConvSR: 快速轻量级的超分辨率网络，具备组装卷积
探索超分辨率网络中的多种高效网络设计和组装卷积对于改善实时性能的应用，提出了一种快速、轻量级的超分辨率网络，并在 NTIRE 2023 实时超分辨率竞赛中获得第一名的优异效果，并可供此链接获取代码。
PDFa year ago
快速神经场景流
本文提出了一种名为 “快速神经场景流”（FNSF）的方法，通过使用距离变换（DT）作为损失函数，使运行时间大大缩短，使其无需训练和偏见，从而实现了与当前最先进的学习方法相当的实时性能并成功在两个最大的自主驾驶（AV）激光雷达数据集 Waym
PDFa year ago
CVPRHyperThumbnail: 实时 6K 图像重缩放及速率失真优化
本研究提出了一种新的框架（HyperThumbnail）来实现实时的 6K 无失真图片缩放，它通过将高分辨率图像嵌入到低分辨率缩略图中来实现，并且可以有效控制文件大小。实验结果表明，该框架在速率失真性能方面优于以前的基线，并且能够实现 6K
PDFa year ago
LAPTNet-FPN: 多尺度 LiDAR 辅助的投影变换网络 - 用于实时语义栅格预测
本研究提出了一种多尺度 LiDAR 辅助透视变换神经网络，利用点云信息将图像特征投影到俯视图中，从而在大幅度提升语义网格生成方面取得了实质性的进展，实现了 25FPS 的实时性能。
PDFa year ago
CVPRFlatFormer: 压缩窗口注意力的高效点云 Transformer
FlatFormer 是一种 3D 点云变压器网络，通过交换计算负荷和提取局部特征以实现节省计算时间的效果，在边缘 GPU 上实现了实时性能，并在大规模基准测试上达到与或甚至更好的准确性。
PDFa year ago
面向多服务边缘智能范式：针对无线关键时间控制的时态自适应预测
本文介绍了一种基于多业务边缘智能的新颖范式，用于实现无线下的时间关键型控制，其关键在于紧密整合了无线接入、边缘计算和机器学习技术，以在无线网络不完美情况下提供稳定性保证，并提出了一种时态自适应的预测技术来应对动态变化的无线网络环境，并在机器
PDF2 years ago
轻量级变形金刚在移动设备上的人体活动识别
本文介绍了人体活动识别用于移动设备的轻量模型 HART，通过 IMUs 数据并使用 Transformer architecture 实现，相比于传统模型在减少资源消耗的同时具有更好的识别效果。
PDF2 years ago
CVPR一种高效的两阶段人 - 物交互检测方法：一种新型的一元 - 双元转换器
在本论文中，我们提出了基于一种二步检测器 ——Unary-Pairwise Transformer，它利用 HOIs 的一元和二元表示，通过使用与 DETR 相同的 Transformer 来训练，我们发现在相同的 Transformer
PDF3 years ago
基于注意力机制和多尺度特征融合的手术器械实时实例分割
本文基于深度学习技术，提出一种轻量级单阶段实例分割模型结合卷积块关注模块的方案，通过数据增强和最优锚定策略进一步提高准确性，实现了对手术器械的实时跟踪和分割，并在 ROBUST-MIS 挑战中取得了 44% 以上的优异表现。
PDF3 years ago
CPSeg：基于 3D LiDAR 点云的无聚类全景分割
提出了名为 CPSeg 的新型实时端到端全景分割网络，该网络采用共享编码器、双解码器和无聚类实例分割头，以动态支柱化前景点，通过学习嵌入来获得实例标签，并通过成对嵌入比较找到连接柱来转化传统的基于提案或聚类的实例分割为二元分割问题。在 Se
PDF3 years ago
ICMLSwiftLane: 快速高效车道检测
本文提出了 SwiftLane 算法，这是一个采用端到端深度学习框架、基于行分类的轻量级车道检测方法，同时加入假阳性抑制算法和曲线拟合技术，实现了较高的检测准确率和每秒 411 帧的推理速度。此外，在使用 TensorRT 优化后的 Nvi
PDF3 years ago
具有鉴别方向地图的实时实例分割
本文提出了一种实时实例分割框架 OrienMask，采用一种名为欧几里得方向的方法，通过添加一个面膜头来预测一些判别性方向地图，这些地图用于构造实例掩码，该方法在保持竞争力的准确性的情况下，已在实时条件下的测试达到 42.7fps.
PDF3 years ago
基于深度学习的智能手机实时视频超分辨率技术， Mobile AI 2021 挑战：报告
提出了首个 Mobile AI 挑战，其目标是开发一种端到端基于深度学习的视频超分辨率解决方案，能够在移动 GPU 上实现实时性能，为此，提供了 REDS 数据集并使用 Snapdragon 865 SoC 加速浮点网络的 Adreno G
PDF3 years ago
CVPRDynamic-OFA: 面向异构嵌入式平台的运行时 DNN 架构切换以实现性能扩展
本研究论文探讨了动态深度神经网络在不同运行环境下实现快速性能的问题，并提出了一种新的动态 DNN 方法 Dynamic-OFA，该方法通过预先采样 OFA 模型中的子网，配合运行时管理器在不同的运行环境中选择不同的子网来实现。在实验中，使用
PDF3 years ago
CVPR立体匹配网络的双边网格学习
这篇论文研究了双目匹配网络的实时性能，提出了一种基于 Edge-preserving Cost Volume Upsampling Module 的方法，在不影响准确度的情况下可将计算速度提高数倍，并通过 KITTI 双目数据集实验证明了该
PDF4 years ago
ICCVFMODetect：快速移动物体的鲁棒检测
提出一种基于学习的方法，通过将消除模糊与补全分离开来，实现对快速移动物体的实时检测，并在召回率、精度、轨迹估计和清晰度等方面优于其他方法。该方法可用于实时的快速移动物体检测和大视频集合的检索。
PDF4 years ago
EventHands: 基于事件流的实时神经网络 3D 手部姿态估计
本文使用单个事件相机首次解决了从单目视频中估计 3D 手势姿态的问题，提出了一种新的神经方法，可在 1000Hz 的实时性能下具有高时间分辨率和低数据吞吐量等特征，并且在新生成的合成事件流上进行训练和泛化，该方法在准确性和捕捉前所未有的手部
PDF4 years ago
CVPRDeepVideoMVS：基于重复时空融合的多视点视频立体匹配
该论文提出了一种在线多视角深度预测方法，使用 ConvLSTM cell 实现对过去一定量信息的压缩，并考虑了时间步之间的视点变化，通过对先前的深度预测进行位移实现细胞的隐藏态的传播。该方法在实时性能的基础上带来了显著的深度预测的提高，并在
PDF4 years ago