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SRNet-圖推理高效率語義分割網絡 | Towards Efficient Scene Understanding via Squeeze Reasoning
時間 2021-08-15
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論文地址:https://arxiv.org/pdf/2011.03308.pdf Abstract: 基於圖的卷積模型(例如non-local塊)已顯示出可有效增強卷積神經網絡(CNN)中的上下文建模能力。但是,其按像素計算的開銷非常高,這使其不適用於高分辨率圖像。在本文中,我們探索了上下文圖推理的效率,並提出了一種稱爲Squeeze Reasoning的新穎框架。首先,我們不是在空間圖上傳播信
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