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【论文摘要】记录一些感兴趣的摘要和特别领域论文的方法截图。

2022-07-17 02:11:00 【是王同学呀】

ISDNet: Integrating Shallow and Deep Networks for
Efficient Ultra-high Resolution Segmentation【CVPR2022】

计算和内存的巨大负担是超高分辨率图像分割的两个障碍。为了解决这些问题，之前的大部分工作都遵循全局-局部细化管道，该管道更关注内存消耗而忽略了推理速度。与将大图像划分为小的局部区域的管道相比，我们专注于直接推断整个图像。在本文中，我们提出了 ISDNet，这是一种新颖的超高分辨率分割框架，它以一种新的方式将浅层和深层网络集成在一起，在实现准确分割的同时显着加快了推理速度。为了进一步利用浅层和深层特征之间的关系，我们提出了一种新颖的关系感知特征融合模块，它确保了我们框架的高性能和鲁棒性。在 Deepglobe、Inria Aerial 和 Cityscapes 数据集上进行的大量实验表明，我们的性能始终优于最先进的技术。具体来说，它在 Deepglobe 上以 27.70 FPS 的速度达到 73.30 mIoU，比最近的竞争对手更准确，速度快 172 倍。