当前位置：学术参考网 > enet论文分割网络
ENet相比现存的分割网络，速度快18倍，参数量要少79倍，同时分割得到的准确率不有所损失，甚至有所提高。介绍目前，增强现实可穿戴设备，家庭智能设备，自动驾驶的兴起，迫切需要将语义分割（场景理解）算法移植到较低性能的移动端设备上。
论文全称：ENet:ADeepNeuralNetworkArchitectureforReal-TimeSemanticSegmentation1、这篇论文研究的是什么？论文题目中提到了“Real-TimeSemanticSegmentation”，所以，这是一篇讨论如何提高语义分割速度的论文，设计的网络也是为了实时性。。
点击【ENet——一种针对实时语义分割的深度神经架构】或长按下方地址：AI研习社今日推荐：卡耐基梅隆大学2019春季《神经网络自然语言处理》是CMU语言技术学院和计算机学院联合开课，主要内容是教学生如何用神经网络做自然语言处理。
关于网络设计的思考featuremapresolution下采样图片的缺点：损失空间信息全像素分割需要输出与输入相同的size，以为着上采样恢复尺寸时会引入大量的计算earlydownsampling网络早期就马上降低特征featur的降低Decodersize非对称的encode-decode结构，看成是encodet的finetune
前言.OpenCVDNN模块支持的图像语义分割网络FCN是基于VGG16作为基础网络，运行速度很慢，无法做到实时语义分割。2016年提出的ENet实时语义分割网络基于编码与的网络语义分割方式，类似UNet网络，通过构建自定义Block块，在Cityscapes,CamVid,SUN数据集上实现了...
ENet的优势.ENet实现了在嵌入式端的实时语义分割，并且精度稍微好于SegNet，先看一下论文给出的速度测试图。.对于分辨率为640360的图片，ENet执行前向推理的速度也可以达到14.6fps，接近实时，我用keras提炼了ENet的网络结构，并实现了训练和预测图片，并实现了...
轻量级实时语义分割：ENet&ERFNet.ENet.ERFNet.总结.ENet:ADeepNeuralNetworkArchitectureforReal-TimeSemanticSegmentation发表在CVPR2016上。.ERFNet:EfficientResidualFactorizedConvNetforReal-TimeSemanticSegmentation则发表在2018年1月的IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems的期刊...
为了减少浮点运算的次数和内存占用以及推理时间,提出了Enet,采用编码器-器架构,相比SegNet,速度提升18倍,计算量减少75倍,参数量减少79倍。并且具有相当的精度,它是一个实时的语...
5-ENet论文解读ENet(efficient)更加高效的分割网络,基于ResNet网络生成的。1+2、介绍语义分割对于理解图像的内容和寻找目标对象具有重要意义。(1)SegNet,编码器是普通的...
论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147tensorflowgithub:https://github/kwotsin/TensorFlow-ENet摘要在移动端上进行实时的像素级分割十分重要。基于分割的深度神经...
ENet的优势ENet实现了在嵌入式端的实时语义分割,并且精度稍微好于SegNet,先看一下论文给出的速度测试图。对于分辨率为640360的图片,ENet执行前向推理的速度...
[读博日常.06]老板打回来的SCI论文两天改完!极限挑战大毛学姐DAMao·85万次播放1:40为什么图神经网络内核...CVPR2021|PLOP:持续语义分割的无忘学习...
在这篇博文中,我将概述图像分割并介绍ENet论文。论文链接:https://s3-us-west-2.amazonaws/mlsurveys/54.pdf⭐库链接:https://github/iArunava/ENet-Real-Time-Semantic...
论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147tensorflowgithub:https://github/kwotsin/TensorFlow-ENet摘要在移动端上进行实时的像素级分割十分重要...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1611.09326▌E-Net和Link-Net在这篇文章中,我们提出了一种新的深度神经网络架构,称为ENet(efficientneuralnetwork),专门为需要低延迟操作的任...
论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147tensorflowgithub:https://github/kwotsin/TensorFlow-ENet摘要在移动端上进行实时的像素级分割十分重要...
图像分割2020,架构,损失函数,数据集,框架的整理和总结分类网络使用Conv替换FC在语义分割网络中废弃FC是一个自然的操作,无须任何技巧,但是在分类网络中,由于FC起到了关键的分类作用,...