08 2023 档案
摘要:为了做到实时推理,很多实时语义分割模型选用轻量骨干网络,但是由于task-specific design的不足,这些从分类任务中借鉴来的轻量级骨干网络可能并不适合解决分割问题。 除了选用轻量backbone,限制输入图像的大小是另一种提高推理速度的常用方法,但这很容易忽略边缘附近的细节和小物体。为了
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摘要:# 一、BiSeNet ## 1.1 背景  作者对比了当前用于三种用于加速模型的实时语义分割算法: 图(a)左侧所示
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摘要:Deeplab系列讲解 DeepLab系列论文一共有四篇,分别是DeepLab V1、DeepLab V2、DeepLab V3、DeepLab V3+。 因为卷积神经网络的空间信息细节已经被高度抽象画,所以它就具有很好的平移不变性,这样可以能够很好的处理图像分类问题,但是它的最后一层的输出不足以准
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摘要:# 图像分割概念 [B站视频参考](https://www.bilibili.com/video/BV1E8411V76X?p=2&vd_source=0b76fd8255381fc7054805bf505f96a5) ## 语义分割  其程序在多线程实现摄像机读取的基础上直接进行调用和读取。 代码中实现前后摄像头的读取。 ```
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摘要:实现多线程的摄像头的视频读取和显示,两个线程同步并行处理 ```python from multiprocessing import Process,Queue,shared_memory,Value import cv2 import numpy as np class CameraBroadca
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