论文阅读: 1904.DFANet

2021-12-06 21:45:30 浏览数 (3)

1904.02216:DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation

创新点

  • 特征聚合:
    • 将子网络、子层级的有区分力的特征分别进行聚合。
    • 尺度间的特征聚合包含两个阶段:
      • 首先,将从 backbone 中抽取得到的高层特征重复利用,来解决语义信息和结构细节的gap。
      • 其次,将网络的处理过程的不同阶段所获得的特征进行组合,来提高特征的表达能力。

性能

  • 实际上这种网络因为结构太复杂,并不能实时(好多论文都写得real-time,有几个能真的real-time的。。)。

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