【CVPR2018】ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-time Semantic Segmentation
作者 摘要 語義分割網絡可以端到端訓練，並準確地在像素級對多種目標分類。本文提出一個可實時運行且結果準確的語義分割架構。本架構核心是一個新層，使用residual connections和factorized convolutions，得以保證準確和高效。在單卡Titan X可達83FPS，Jetson TX1(英偉達GPU開發板)可達7FPS。在公開數據集Cityscapes上準確率類似於s
相關文章
- 1. 論文閱讀（詳細）：ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-Time Semantic Segmentation
- 2. 【圖像分割論文閱讀】Efficient ConvNet for Real-time Semantic Segmentation
- 3. Context Encoding for Semantic Segmentation[CVPR2018]
- 4. Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation——CVPR2018
- 5. 【CVPR2018】MobileFaceNets Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices
- 6. Context Encoding for Semantic Segmentation
- 7. 語義分割--LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation
- 8. 《Dense Residual Network for Retinal Vessel Segmentation》
- 9. 輕量級實時語義分割：ENet & ERFNet
- 10. FCN-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
- 更多相關文章...
- • Swift for 循環 - Swift 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Composer 安裝與使用
- • PHP開發工具
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀（詳細）：ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-Time Semantic Segmentation
- 2. 【圖像分割論文閱讀】Efficient ConvNet for Real-time Semantic Segmentation
- 3. Context Encoding for Semantic Segmentation[CVPR2018]
- 4. Learning to Adapt Structured Output Space for Semantic Segmentation——CVPR2018
- 5. 【CVPR2018】MobileFaceNets Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices
- 6. Context Encoding for Semantic Segmentation
- 7. 語義分割--LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation
- 8. 《Dense Residual Network for Retinal Vessel Segmentation》
- 9. 輕量級實時語義分割：ENet & ERFNet
- 10. FCN-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation