4 个月前

BlitzNet:一种用于场景理解的实时深度网络

BlitzNet:一种用于场景理解的实时深度网络

摘要

实时场景理解在许多应用中变得至关重要,例如自动驾驶。本文提出了一种称为BlitzNet的深度架构,该架构能够在一次前向传递中同时执行目标检测和语义分割,从而实现实时计算。除了通过单一网络完成多个任务所带来的计算效率提升外,我们还展示了目标检测和语义分割在准确性方面可以互相受益。针对VOC和COCO数据集的实验结果表明,BlitzNet在实时系统中的目标检测和分割性能达到了当前最佳水平。

代码仓库

dvornikita/blitznet
tf
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
object-detection-on-pascal-voc-2007BlitzNet512 + seg (s8)
MAP: 81.5%
real-time-object-detection-on-pascal-voc-2007BlitzNet512 (s4)
FPS: 24
MAP: 79.1%
real-time-object-detection-on-pascal-voc-2007BlitzNet512 (s8)
FPS: 19.5
MAP: 81.5%

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
BlitzNet:一种用于场景理解的实时深度网络 | 论文 | HyperAI超神经