Atrous-squeezeSeg: 实时低参数量图像分割卷积网络
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更新于2024-08-29
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"基于卷积神经网络的低参数量实时图像分割算法,通过引入Atrous-SqueezeSeg网络模型,实现了在低参数量下高效、快速的图像语义分割。该模型在保持2.1×10^7参数量的情况下,能够达到45.3 frame/s的运算帧率,像素点准确度59.5%,均交并比62.9%。在嵌入式设备NVIDIA TX2上,运算帧率可达8.3 frame/s,表现出优秀的实时处理能力。与现有图像分割算法相比,该模型在速度和参数量上均有显著提升。关键词涉及图像处理、图像分割、实时图像处理、低参数量、卷积模块和多尺度特征提取。"
本文介绍了一种针对实时图像分割问题的新方法,利用卷积神经网络(CNN)构建了名为Atrous-SqueezeSeg的网络模型。该模型设计的核心在于平衡模型复杂度和性能,以实现低参数量下的高效运行。在保持模型轻量化的同时,它能够在高帧率下完成图像语义分割任务,这对于实时应用至关重要。
在图像处理领域,语义分割是将图像中的每个像素分配到预定义类别的一种任务,它是计算机视觉中的一项基础任务。Atrous-SqueezeSeg网络模型通过采用卷积模块和多尺度特征提取技术,能够捕捉图像中的细节信息并进行精确分割。卷积模块在减少模型参数的同时,保留了模型的表达能力,使得模型能够在较少的计算资源下工作。多尺度特征的提取则有助于捕捉不同层次的信息,提高分割的准确性。
实验结果显示,Atrous-SqueezeSeg在2.1×10^7的参数量下,运算速度达到了45.3 frame/s,这表明它在保持高效率的同时,仍能保持良好的分割效果。在嵌入式设备NVIDIA TX2上,尽管硬件资源有限,模型仍能以8.3 frame/s的速度运行,证明了其在实际应用环境中的可行性。
与传统或现有的图像分割算法相比,Atrous-SqueezeSeg在保持高性能的同时,减少了模型的参数量,降低了对计算资源的需求,这在资源受限的环境中尤其重要。这一创新不仅提高了实时处理图像的能力,还降低了部署成本,为移动设备和嵌入式系统的实时图像处理提供了新的解决方案。
基于卷积神经网络的低参数量实时图像分割算法通过Atrous-SqueezeSeg网络模型的创新设计,为图像分割领域带来了速度和效率的双重提升,对于推动实时计算机视觉应用的发展具有积极意义。
2021-09-26 上传
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