Abstract Modern djupinlärning arkitekturer producerar mycket exakta resultat på många utmanande semantiska segmentering dataset. De senaste metoderna är dock inte direkt överförbara till tillämpningar i realtid eller inbyggda anordningar, eftersom naiv anpassning av sådana system för att minska beräkningskostnaderna (hastighet, minne och energi) leder till en betydande minskning av noggrannheten. Vi föreslår ContextNet, en ny djup neural nätverk arkitektur som bygger på faktoriserad konvolution, nätverk komprimering och pyramid representation för att producera konkurrenskraftig semantisk segmentering i realtid med lågt minneskrav. ContextNet kombinerar en djup nätverk gren vid låg upplösning som fångar global kontext information effektivt med en ytlig gren som fokuserar på högupplösta segmentering detaljer. Vi analyserar vårt nätverk i en grundlig ablation studie och presenterar resultat på Cityscapes dataset, uppnå 66,1% noggrannhet på 18,3 ramar per sekund vid full (1024 × 2048) upplösning (41,9 fps med rörformade beräkningar för strömmade data).
ContextNet REF kombinerar en djup nätverk gren med låg upplösning fånga globala sammanhang effektivt med en ytlig gren med fokus på högupplösta segmentering detaljer för att nå konkurrenskraftiga prestanda.
ContextNet: Exploring Context and Detail for Semantic Segmentation in Real-time
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}