Efterfrågan på att tillämpa semantisk segmenteringsmodell på mobila enheter har ökat snabbt. Nuvarande toppmoderna nätverk har enorma mängder parametrar som därför är olämpliga för mobila enheter, medan andra små modeller av minnesavtryck bortser från den inneboende egenskapen av semantisk segmentering. För att ta itu med detta problem föreslår vi ett nytt Context Guidade Nätverk (CGNet), som är ett lätt nätverk för semantisk segmentering på mobila enheter. Vi föreslår först Context Guidade (CG) blocket, som lär sig den gemensamma funktionen i både lokala funktioner och omgivande sammanhang, och ytterligare förbättrar den gemensamma funktionen med det globala sammanhanget. Baserat på CG-blocket utvecklar vi Context Guidade Nätverk (CGNet), som fångar upp kontextuell information i alla faser av nätverket och är speciellt anpassad för att öka segmenteringsnoggrannheten. CGNet är också noggrant utformad för att minska antalet parametrar och spara minnesavtryck. Enligt ett motsvarande antal parametrar överträffar det föreslagna CGNet avsevärt befintliga segmenteringsnätverk. Omfattande experiment på Cityscapes och CamVid dataset verifierar effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet. Specifikt, utan någon efterbehandling, CGNet uppnår 64,8% i genomsnitt IoU på Cityscapes med mindre än 0,5 M parametrar, och har en bildfrekvens på 50 fps på ett NVIDIA Tesla K80-kort för 2048 × 1024 högupplösta bilder. Källkoden för hela systemet är allmänt tillgängliga 1.
CGNet REF lär sig de gemensamma representationerna av lokala funktioner och deras omgivande sammanhang, och använder global uppmärksamhet för att förfina de gemensamma funktionerna.
CGNet: A Light-weight Context Guided Network for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}