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2022-05-03 12:06:58
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2022-05-03 09:08:39
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2022-05-03 09:08:39
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2022-05-02 20:06:17
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1 、Li探索了一个新的更深层的Atrous Spatial Pyramid Pooling module (ASPP)，并应用了长短残差连接以及深度可分离卷积，从而得到了一个更快、更有效的分割模型。LiteSeg体系结构在多个backbone上进行测试，如Darknet19、MobileNet和ShuffleNet，在准确性和计算成本之间提供多重权衡。以MobileNetV2为主干网的LiteSeg模型，在Cityscapes数据集上针对640×360分辨率的图像以每秒161帧的速度，达到了67.81%的mIoU精度。
2 、基于编解码结构、Atours Spatial Pyramid Pooling (ASPP)、空洞卷积和深度可分离卷积，论文设计了一种能够适应任何backbone的LiteSeg结构。通过选择不同的backbone，将允许在计算成本和精度之间进行权衡，以满足多种需求。
主要有两点：
2.1、提出了一种实时有竞争力的网络结构，并用三种不同的backbone Darknet19、MobileNetV2和ShuffleNet进行了测试，在Cityscapes数据集上实现
2022-05-02 14:10:15
21.09MB
【水果检测】基于计算机视觉实现柑橘质量检测及分级系统含Matlab源码
2022-05-01 20:55:30
1.33MB
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