ENet 笔记

最新推荐文章于 2024-04-11 13:40:41 发布
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版权
2019 March 20 enet

ENet 笔记

关键点

  • bottleneck
  • BN + PRelU
  • Spatial Dropout
  • 只有 weights，无 bias

一、背景

许多移动应用需要实时语义分割模型。深度神经网络需要大量的浮点运算，导致运行时间长，从而降低了时效性。ENet，相比于 SegNet，在速度块，浮点计算量少，参数少，且有相似的精度。

二、网络结构

整体架构

1.png
  • initial：初始化模块，可大大减少输入的尺寸；
  • Stage 1：encoder 阶段。包括 5 个 bottleneck，第一个 bottleneck 做下采样，后面 4 个重复的 bottleneck；
  • Stage 2-3：encoder 阶段。stage2 的 bottleneck2.0 做了下采样，后面有时加空洞卷积，或分解卷积。stage3 没有下采样，其他都一样；
  • Stage 4~5：属于 decoder 阶段
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chiemon
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ENet分割笔记
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01-08 2619
https://github.com/cswhshi/segmentation/blob/master/ENet.py 权重1.21m，但是内存占用较大，2080ti上batch-size为8 # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn """ 初始阶段模块 """ class InitialBlock(nn.Mod...
机器学习笔记 - ENet论文解读
学以致用 知行合一
06-06 1893
实时执行逐像素语义分割的能力在移动应用程序中至关重要。 最近针对此任务的深度神经网络的缺点是需要大量的浮点运算，并且运行时间长，这阻碍了它们的可用性。 在本文中，我们提出了一种名为 ENet（高效神经网络）的新型深度神经网络架构，专为需要低延迟操作的任务而创建。 ENet 的速度提高了 18 倍，所需的 FLOP 减少了 75 个，参数减少了 79 个，并且提供了与现有模型相似或更好的准确度。 我们已经在 CamVid、Cityscapes 和 SUN 数据集上对其进行了测试，并报告了与现有最先进.....
Python-ENet一种用于实时语义分割的深度神经网络体系结构
08-11
ENet:一种用于实时语义分割的深度神经网络体系结构
ENet：一种用于实时语义分割的深层神经网络结构
的博客
11-09 3756
摘要： 实时执行像素语义分割的能力在移动应用程序中至关重要。最近针对这一任务的深层神经网络的缺点是需要大量的浮点运算，并且运行时间长，这阻碍了其可用性。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络体系结构ENet（高效神经网络），专门为需要低延迟操作的任务创建。ENet的速度高达18CamVid，Cityscaoes和SUN数据集上对其进行了测试，并报告了与现有最先进方法的比较，以及网络精度和处理时间之间的权衡。我们减少了嵌入式系统上拟议体系结构的性能度量，并提出了可能的软件改进建议，是ENet更快。 介绍
ENet——实时语义分割的深度神经网络架构与代码实现
知来者逆的博客
04-01 2907
在移动设备上执行实时像素级分割任务具有重要意义。现有的基于分割的深度神经网络需要大量的浮点运算，并且通常需要较长时间才能投入使用。本文提出的ENet架构旨在减少潜在的计算负担。ENet在保持或提高分割精度的同时，相比现有的分割网络，速度提升了18倍，参数量减少了79倍。论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.02147随着增强现实设备、智能家居设备和自动驾驶技术的兴起，将语义分割算法移植到性能较低的移动设备上变得尤为迫切。
计算机视觉——实时语义分割ENet算法原理与模型训练
最新发布
知来者逆的博客
04-11 4055
ENet所提出的这一创新神经网络架构，专为语义分割任务量身打造，其核心设计理念在于充分发挥嵌入式设备上有限资源的潜力。在这一目标的指引下，ENet的工作取得了显著的成效，不仅成功实现了与现有技术相比更为高效的计算性能，而且在某些情况下，还实现了与之相匹配甚至更优的结果，即便这些现有技术对计算能力和内存的需求远高于ENet的设计。
ENet
Yubao 的专栏
04-14 1890
Install Obtain ENet git clone --recursive https://github.com/TimoSaemann/ENet.git cd ENet/caffe-enet/docker Config caffe-enet docker vim Makefile: cpu_standalone: standalone/cpu/Dockerfile > $(DOC...
学习笔记15-ENet
Shl_1024的博客
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ENet:A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation. 提出问题：深度神经网络在移动应用上进行实时像素级语义分割存在困难,需要大量的浮点运算，而且有很长的运行时间，这阻碍了其可用性。虽然CNN在图像分类等应用取得了巨大的成功，但CNN应用于图像像素级标注时只能提供粗糙的空间结果。然而，现有提出的用于...
ENET模块调试笔记
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
神经网络python识别语义_ENet - 一种用于实时语义分割的神经网络体系结构
weixin_39837041的博客
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ENet - Real Time Semantic SegmentationA Neural Net Architecture for real time Semantic Segmentation.In this repository we have reproduced the ENet Paper - Which can be used on mobile devices for real ...
语义分割神经网络ENet
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语义分割神经网络ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation
TensorFlow-ENet：ENet的TensorFlow实现
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TensorFlow-ENet ENet的TensorFlow实现。 该模型已在CamVid数据集上进行了测试，并带有从英国剑桥拍摄的街道场景。 有关此数据集的更多信息，请访问： : 。 要求： TensorFlow> = r1.2 可视化 请注意，如果网络未将gif加载在一起，则gif可能不同步。 您可以刷新页面以同步查看它们。 测试数据集输出 TensorBoard可视化 在根目录上执行tensorboard --logdir=log来监视您的训练，并在训练模型时对照地面真实情况和原始图像观看分段输出形式。 内容 码 enet.py：ENet模型定义，包括参数范围。 train
轻量级实时语义分割：ENet & ERFNet
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06-07 2893
ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation 发表在CVPR2016。ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-Time Semantic Segmentation 发表在2018年1月的IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems。两者任务均为轻量级实时性语义分割。.
《ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation》论文笔记
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ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation
肥羊汤
04-13 896
ENet：一种实时语义分割的深度神经网络体系结构（解读）（原论文） 分割任务深度神经网络缺点 计算量大，具有需要大量浮点运算 运行时间长，具有阻碍其可用性的运行时间较长的缺点 网络体系结构 图中，downsampling是下采样；dilated是空洞卷积；asymmetric是非对称卷积；upsampling是上采样。 文中没有在任何投影中使用偏置，以减少内核调用和整体内存操作的数量...
利用enet学习caffe系列----(5)修改网络结构
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enet网络结构参考博客：emantic Segmentation–ENet:A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic…论文解读 经过上述分析，我们已经把enet的网络结构已经分析清楚，当我们需要修改其中的shape或者channel时，可以参照输入输出数据变化进行修改。 输入输出数据变化 数据输入层 输入数据 输出...
【那些年我们一起看过的论文】之《ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation》
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/* 天下武功，唯快不破。要想在移动终端或者嵌入式系统上应用，小巧高速是很重要的。ENet在追求高效率的同时兼顾了精度，站在巨人的肩膀上，综合了很多特色的网络结构，并在输入端首先加以压缩达到加速的目的。论文很好直观易懂，称述很坦诚，代码也非常清晰，nice! */在移动设备上，语义分割的实时性非常重要，近期的很多深度神经网络都要求大量的浮点操作且非常耗时，因此本文专门设计了一种高效率的神经网络E
卷积神经网络分析与总结（ENet图像分割）
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ENet语义分割网络是一个比较常用的分割网络，它拥有简单的网络结构，快速的运行时间和不多的变量，能够被应用于实时图像分割和移动端设备．相较于其他常规的语义分割网络，例如FCN，SegNet等运行时间与内存分别缩小了数十倍． １．ENet与常规语义分割网络 语义分割网络应用于图像的像素级分类，即对每一个像素点确定他所属的类别，这就注定了语义分割任务相比于分类识别和目标检测任务要用更长的运行时间和更高...
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标题和描述中提供的信息较为简洁，标题“P2P & ENet”指出了文档内容将涉及点对点（Peer-to-Peer）网络技术及ENet，但描述部分并未给出进一步的详细信息。标签与标题一致，也为“P2P & ENet”，表明文档的主题就是...
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