【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
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