《ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation》論文筆記

1. 概述 導讀：一般的分割網絡需要大量的浮點運算以及較長的運算時間，這個妨礙了其在實時要求較高場合的使用，這篇文章提出了基於編解碼器結構的實時分割網絡ENT（Efficient Neural Network）。雖然採用的結構是編解碼器的結構但是在一些細節的地方做了改進，這些改進有的是爲了提升運行的速度或減少運行的資源消耗，比如，對圖像輸入的stage修改（文中說法爲：Early downsamp

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