摘要： 前言 本文介绍了PP-LiteSeg，一个新的轻量级实时语义分割任务模型。作者提出了一个灵活和轻量级解码器(FLD)来减少以往解码器的计算开销。为了加强特征表示，作者还提出了一个统一的注意力融合模块(UAFM)，它利用空间注意力和通道注意力产生一个注意力权重，然后将输入特征与权重融合。此外，还提出了 阅读全文

摘要： 前言 语义分割是自动驾驶中视觉理解的重要组成部分。然而当前SOTA的模型都非常复杂和繁琐，因此不适合部署在计算资源受限且耗时要求较低的车载芯片平台上。本文深入研究了更紧凑、更高效的模型以解决上述问题，这些模型能够部署在低内存嵌入式系统上，同时满足实时推理的需求。本文讨论了该领域一些优秀的工作，根据它 阅读全文

摘要： 前言 受最近对比学习范式的启发，作者团队首先提出一种无监督的退化表征学习策略，旨在利用对比学习和视觉注意力的最新进展，预训练一个退化表示编码器（DRE）。DRE 提取输入退化人脸图像的退化表征，作为全局条件指导恢复过程。此外，作者还提出了一种新的退化感知特征插值（DAFI）模块，可以根据退化表征动态 阅读全文