MOSAIC：通过解码聚合信息与编码上下文实现的移动端分割
计算机视觉与模式识别
2021-12-23 v1 人工智能
摘要
我们提出一种下一代神经网络架构 MOSAIC，用于在移动设备上进行高效且准确的语义图像分割。MOSAIC 采用各类移动硬件平台普遍支持的神经操作设计，以便跨多种移动平台灵活部署。凭借由高效多尺度上下文编码器与轻量混合解码器组成的简单非对称编解码结构，从聚合信息中恢复空间细节，MOSAIC 在平衡精度与计算成本的同时取得了新的最先进性能。基于搜得的分类网络所定制的特征提取骨干网络部署后，MOSAIC 取得了 5% 的绝对精度提升，超越当前工业标准 MLPerf 模型与最先进架构。
引用
@article{arxiv.2112.11623,
title = {MOSAIC: Mobile Segmentation via decoding Aggregated Information and encoded Context},
author = {Weijun Wang and Andrew Howard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.11623},
year = {2021}
}