EdgeSegNet：一种紧凑的语义分割网络
计算机视觉与模式识别
2019-05-13 v1 神经与进化计算
摘要
在本研究中，我们介绍了 EdgeSegNet，一种用于语义分割任务的紧凑型深度卷积神经网络。EdgeSegNet 采用了人机协作设计策略，将有原则的网络设计原型与机器驱动的设计探索相结合，以创建针对该任务定制的具有模块化宏架构和微架构设计的网络。实验结果表明，EdgeSegNet 能够达到与更大且计算更复杂的网络相当的语义分割精度（模型尺寸比 RefineNet 小 >20 倍），并在 NVidia Jetson AGX Xavier 上实现约 38.5 FPS 的推理速度。因此，所提出的 EdgeSegNet 非常适用于低功耗边缘场景。
引用
@article{arxiv.1905.04222,
title = {EdgeSegNet: A Compact Network for Semantic Segmentation},
author = {Zhong Qiu Lin and Brendan Chwyl and Alexander Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04222},
year = {2019}
}
备注
5 pages