Förmågan att utföra pixelmässigt semantisk segmentering i realtid är av största vikt i mobila applikationer. Nyligen djupa neurala nätverk som syftar till denna uppgift har nackdelen att kräva ett stort antal flyttal operationer och har långa run-times som hindrar deras användbarhet. I detta dokument föreslår vi en ny djup neural nätverk arkitektur som heter ENet (effektiva neurala nätverk), som skapats särskilt för uppgifter som kräver låg latens drift. ENet är upp till 18× snabbare, kräver 75× mindre FLOPs, har 79× mindre parametrar, och ger liknande eller bättre noggrannhet till befintliga modeller. Vi har testat det på CamVid, Cityscapes och SUN datauppsättningar och rapportera om jämförelser med befintliga state-of-the-art metoder, och kompromisser mellan noggrannhet och behandlingstid för ett nätverk. Vi presenterar prestandamätningar av den föreslagna arkitekturen på inbyggda system och föreslår möjliga mjukvaruförbättringar som kan göra ENet ännu snabbare.
ENet REF är ett av de första nätverken som syftar till semantisk segmentering i realtid.
ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}