Abstrakt. Vi introducerar ett snabbt och effektivt konvolutionellt neuralt nätverk, ESPNet, för semantisk segmentering av högupplösta bilder under resursbegränsningar. ESPNet är baserat på en ny convolutional modul, effektiv rumslig pyramid (ESP), som är effektiv när det gäller beräkning, minne och kraft. ESPNet är 22 gånger snabbare (på en standard GPU) och 180 gånger mindre än det toppmoderna semantiska segmenteringsnätverket PSPNet [1], medan dess kategorivis noggrannhet endast är 8 % mindre. Vi utvärderade ESPNet på en mängd semantiska segmenteringsdataset inklusive Cityscapes, PASCAL VOC, och en bröstbiopsi hela bilddatauppsättningen. Under samma begränsningar för minne och beräkning överträffar ESPNet alla nuvarande effektiva CNN-nätverk såsom MobileNet [16], ShuffleNet [17] och ENet [20] på både standardmått och våra nyligen införda prestandamått som mäter effektivitet på eggenheter. Vårt nätverk kan bearbeta högupplösta bilder med en hastighet av 112 och 9 bilder per sekund på en standard GPU respektive kantenhet.
På senare tid har ESPNet REF infört en effektiv rumslig pyramid (ESP), vilket ger stora förbättringar i både hastighet och prestanda.
ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}