Medan de flesta tillvägagångssätt till semantiskt resonemang har fokuserat på att förbättra prestanda, i detta dokument hävdar vi att beräkningstider är mycket viktiga för att möjliggöra realtidsapplikationer såsom autonom körning. Mot detta mål presenterar vi en strategi för gemensam klassificering, detektering och semantisk segmentering med hjälp av en enhetlig arkitektur där kodaren delas mellan de tre uppgifterna. Vår strategi är mycket enkel, kan tränas end-to-end och fungerar extremt bra i den utmanande KITTI-datauppsättningen. Vår strategi är också mycket effektiv, vilket gör att vi kan dra slutsatser med mer än 23 bilder per sekund. Utbildningsskript och utbildade vikter för att reproducera våra resultat finns här: https://github.com/ MarvinTeichmann/MultiNet IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
Författare i REF föreslog en enhetlig multinetstruktur som utför gemensam klassificering, detektion och semantisk segmentering i realtid.
MultiNet: Real-time Joint Semantic Reasoning for Autonomous Driving
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}