面向无人机边缘部署的优化语义分割架构探索
计算机视觉与模式识别
2020-07-08 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们分析了网络参数对无人机(UAV)数据处理场景下语义分割架构的影响。我们基于DroneDeploy分割基准给出分析。通过比较分析，我们确定最优网络架构为采用基于Imagenet数据集预训练编码器骨干的FPN-EfficientNetB3。该网络在验证集上取得IoU分数0.65与F1分数0.71。我们还就各架构的内存占用与推理延迟进行比较，并进一步探究基于TensorRT优化的影响。相较于模型：FPN、骨干：InceptionResnetV2，我们实现了约4.1倍的内存节省与10%的延迟改善。
引用
@article{arxiv.2007.02839,
title = {Exploration of Optimized Semantic Segmentation Architectures for edge-Deployment on Drones},
author = {Vivek Parmar and Narayani Bhatia and Shubham Negi and Manan Suri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02839},
year = {2020}
}