面向机器人应用的语义场景分割
计算机视觉与模式识别
2021-08-26 v1
摘要
语义场景分割在广泛的机器人应用（例如自主导航）中发挥着关键作用。这些应用伴随着特定的计算限制，例如在低功耗 GPU 上以足够快的速度运行，并且针对高分辨率输入。现有的 SOTA 分割模型在不同设置下提供评估结果，且主要考虑高功耗 GPU。在本文中，我们在机器人应用背景下，研究了最成功的语义场景分割模型在各种设置（GPU、输入大小等）下的部署（推理）速度表现。这项工作的目标是对当前 SOTA 分割模型进行比较研究，以便选择最符合机器人应用需求的模型。
引用
@article{arxiv.2108.11128,
title = {Semantic Scene Segmentation for Robotics Applications},
author = {Maria Tzelepi and Anastasios Tefas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.11128},
year = {2021}
}
备注
Accepted at IISA 2021