边缘设备上的高效语义分割
计算机视觉与模式识别
2023-01-18 v2 机器学习
摘要
语义分割是一种计算机视觉算法，用于将图像中的每个像素划分到某个类别中。语义分割任务应当同时兼顾精度与效率。现有大多数深度全卷积网络（FCN）计算量大且功耗高，不适用于便携设备上的实时应用。本项目分析了当前的语义分割模型，以探索在灾难事件应急响应中应用这些模型的可行性。我们在对抗性设置下，以航拍图像为约束，比较了实时语义分割模型与非实时对应模型的性能。此外，我们在 Flood-Net 数据集（包含飓风哈维后捕获的无人机图像）上训练了若干模型，并针对洪水建筑与非洪水建筑、洪水道路与非洪水道路等特殊类别对其执行效率进行了基准测试。在本项目中，我们开发了一个基于 UNet 的实时模型，并将该网络部署在 Jetson AGX Xavier 模块上。
引用
@article{arxiv.2212.13691,
title = {Efficient Semantic Segmentation on Edge Devices},
author = {Farshad Safavi and Irfan Ali and Venkatesh Dasari and Guanqun Song and Ting Zhu and Maryam Rahnemoonfar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13691},
year = {2023}
}