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Enet *** 学院(enet硅谷动力学院)雷锋网2019-02-26 10:14:15

本文是为AI研究院整理的技术博客。原标题:

ENet——一种用于实时语义分割的深度神经架构

作者|阿鲁纳瓦

翻译| callofduty890

校对|酱梨回顾|皮塔整理|鲤鱼网

原始链接:

https://towardsdatascience . com/enet-a-deep-neural-architecture-for-real-time-semantic-segmentation-2 baa 59 cf 97 e 9

图一。一个语义分段的家伙和一个卡通之间的对话

这是本文的摘要:

ENet:用于实时语义分割的深度神经 *** 架构

作者:亚当·帕兹克

论文:https://arxiv.org/abs/1606.02147

介绍

ENet(高效神经 *** )提供了实时按像素进行语义分割的能力。ENet的速度提高了18倍，对FLOP的要求降低了75倍，参数减少了79倍，为现有模型提供了相似或更好的精度。在CamVid、CityScapes和SUN数据集上的测试。

*** :

图3。ENet架构

以上是完整的 *** 架构。

它分为几个阶段，通过表格中的水平线和每个块名称后的之一个数字突出显示。报告的输出大小是输入图像分辨率512 * 512。

图4。详细描述了enet的各个模块。

视觉表达:

-初始模块是(a)中所示的模块-瓶颈模块显示在(b)中

每个瓶颈模块包括:

-1x1投影，减少尺寸

-主卷积层(conv)(-正常、扩展或完整)(3x3)

-1x1扩展

并且他们在所有卷积层之间放置批量标准化和PReLU。

如果瓶颈模块正在缩减采样，则将更大池层添加到主分支。此外，之一个1x1投影被替换为2x2卷积，跨距= 2。

它们不会激活任何填充来匹配要素地图的数量。

Conv有时是非对称卷积，即5 * 1和1 * 5卷积的序列。

对于正则项，他们使用空间落差:

瓶颈2.0之前，p = 0.01

-完成后p = 0.1

所以，

阶段1，2，3-编码器-由五个瓶颈模块组成(除了阶段3，没有下采样)。

阶段4，5-解码器-阶段4包含3个瓶颈，阶段5包含2个瓶颈模块。

接下来是一个fullconv，它输出最终输出-C * 512 * 512大小，其中C是滤波器的数量。

有一些事实:

-他们在任何预测中都没有使用偏见术语。

-在每个卷积层和激活之间，他们使用批量标准化。

-在解码器中，MaxPooling被MaxUnpooling代替。

-在解码器中，填充被无偏差地替换为空间卷积。

-在最后一个(5.0)上采样模块中不使用池化索引。

- *** 的最后一个模块是裸完全卷积，占用了解码器的大部分处理时间。

-每个侧支缺少一个空，之一级p = 0.01，下一级p = 0.1。

结果

测试ENet的性能。

-CamVid(道路场景)

-城市景观(道路场景)

-太阳RGB-D(室内场景)

使用SegNet [2]作为基线，因为它是最快的分段模型之一。使用cuDNN后端来使用Torch7库。

使用英伟达Titan X GPU和英伟达TX1嵌入式系统模块记录推理速度。输入图像大小为640x360，速度超过10fps。

图5。以SegNet为基线的两种不同GPU推理时间的比较

图6。segnet和ENet的硬件要求

基准和亚当一起。ENet，融合非常快。每个数据集上使用4个Titan X GPU，训练只需要3-6个小时。

分两个阶段:

首先，他们训练编码器对输入图像的降采样区域进行分类。

然后附加一个解码器，训练 *** 进行上采样和像素分类。

学习率-5e-4

L2重量衰减是2e-4

批量为10。

自定义类别权重方案定义为

图7显示了。自定义类别权重方案的公式

其中c = 1.02，类别权重限制在[1.50]的区间内

图8。Cityscaps数据集的性能

图9。Camvid数据集的性能

参考:

A.Paszke、A. Chaurasia、S. Kim和E. Culurciello。Enet:用于实时语义分割的深度神经 *** 架构。arXiv预印本arXiv:1606.02147，2016。

动词 （verb的缩写）Badrinarayanan，A. Kendall和R. Cipolla，“Segnet:用于图像分割的深度卷积编码器-解码器架构”，arXiv预印本arXiv:1511.00561，2015年。

我最近转载了这篇论文，可以在这里找到:

https://github . com/iArunava/ENet-实时-语义-分段

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点击【enet——实时语义分段的深度神经架构】或长按下面的地址进入:

https://ai.yanxishe.com/page/TextTranslation/1468

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