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了解自動(dòng)駕駛、高精摳圖、半自動(dòng)標(biāo)注

數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā) ? 來(lái)源:數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā) ? 作者:數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā) ? 2022-04-28 11:01 ? 次閱讀
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在CV領(lǐng)域的很多應(yīng)用中,比如工業(yè)質(zhì)檢、遙感圖像、自動(dòng)駕駛,圖像分割是非常關(guān)鍵的技術(shù)。在這個(gè)過(guò)程中,速度和精度都是需要考慮的因素,而如何從網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、模型部署方面進(jìn)行創(chuàng)新提升,PP-LiteSeg會(huì)從項(xiàng)目應(yīng)用、代碼實(shí)戰(zhàn)等角度給出詳細(xì)的行業(yè)分享。

支撐影視人像摳圖、醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛感知等萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)背后的核心技術(shù)是什么?那就要說(shuō)到頂頂重要的圖像分割技術(shù)。相比目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)等技術(shù),圖像分割需要將每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi),在精細(xì)的圖像識(shí)別任務(wù)中不可替代,也是智能視覺(jué)算法工程師擁有關(guān)鍵核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵!

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圖1 圖像分割應(yīng)用 正因如此,DeepLabv3、OCRNet、BiseNetv2、Fast-SCNN等優(yōu)秀算法層出不窮,然而在實(shí)際產(chǎn)業(yè)落地過(guò)程中往往需要綜合考慮硬件性能、精度等多方面因素,對(duì)算法的需求也是苛刻的。往往業(yè)界算法在保障高識(shí)別精度的情況下,就會(huì)犧牲算法運(yùn)行速度;反之追求速度,則會(huì)帶來(lái)精度的大幅度損失。

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圖2 各算法速度與精度平衡情況示意 如何能同時(shí)實(shí)現(xiàn)速度和精度的均衡,在當(dāng)前云、邊、端多場(chǎng)景協(xié)同的產(chǎn)業(yè)大趨勢(shì)下高標(biāo)準(zhǔn)滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)需求,是各屆研究人員致力投入的方向。 PP-LiteSeg就是這樣一個(gè)同時(shí)兼顧精度與速度的SOTA(業(yè)界最佳)語(yǔ)義分割模型。它基于Cityscapes數(shù)據(jù)集,在1080ti上精度為mIoU 72.0時(shí),速度高達(dá)273.6 FPS, (mIoU 77.5 時(shí),F(xiàn)PS為102.6),超越現(xiàn)有CVPR SOTA模型STDC,真正實(shí)現(xiàn)了精度和速度的SOTA均衡。

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圖3PP-LiteSeg精度/速度說(shuō)明 空口無(wú)憑,歡迎優(yōu)秀的你直接試用?。ㄓ浀肧tar收藏跟進(jìn)最新?tīng)顟B(tài))傳送門(mén):https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

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更值得令人驚喜的是,PP-LiteSeg不僅在開(kāi)源數(shù)據(jù)集評(píng)測(cè)效果優(yōu)秀,在產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)集也表現(xiàn)出了驚人的實(shí)力!例如在質(zhì)檢、遙感場(chǎng)景,PP-LiteSeg的精度與高精度、大體積的OCRNet持平,而速度卻快了近7倍?。?!

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圖4 PP-LiteSeg和OCRNet 在某工業(yè)質(zhì)檢數(shù)據(jù)集識(shí)別情況對(duì)比

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圖4 PP-LiteSeg和OCRNet 在deepglobe數(shù)據(jù)集識(shí)別情況對(duì)比 那PP-LiteSeg為何可以擁有這么優(yōu)秀的效果呢? PP-LiteSeg提出三個(gè)創(chuàng)新模塊:靈活的解碼模塊(FLD)、注意力融合模塊(UAFM)、簡(jiǎn)易金字塔池化模塊(SPPM)。FLD靈活調(diào)整解碼模塊中通道數(shù),平衡編碼模塊和解碼模塊的計(jì)算量,使得整個(gè)模型更加高效;UAFM模塊效地加強(qiáng)特征表示,更好地提升了模型的精度;SPPM模塊減小了中間特征圖的通道數(shù)、移除了跳躍連接,使得模型性能進(jìn)一步提升。

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圖5 PP-LiteSeg 模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化點(diǎn) 正是基于這些模塊的設(shè)計(jì)與改進(jìn),最終PP-LiteSeg超越其他方法,在1080ti上精度為mIoU 72.0時(shí),速度高達(dá)273.6 FPS , (mIoU 77.5 時(shí),F(xiàn)PS為102.6),實(shí)現(xiàn)了精度和速度的SOTA平衡。
為了讓開(kāi)發(fā)者們更深入的了解PP-LiteSeg這個(gè)SOTA模型,解決落地應(yīng)用難點(diǎn),掌握產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的核心能力,飛槳團(tuán)隊(duì)精心準(zhǔn)備了精品直播課!

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:自動(dòng)駕駛、高精摳圖、半自動(dòng)標(biāo)注一網(wǎng)打盡!

文章出處:【微信號(hào):DBDevs,微信公眾號(hào):數(shù)據(jù)分析與開(kāi)發(fā)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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    的頭像 發(fā)表于 07-30 11:54 ?627次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 07-09 09:19 ?711次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 06-28 11:38 ?523次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 06-23 17:27 ?618次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 02-08 15:40 ?3496次閱讀
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    的頭像 發(fā)表于 01-26 21:52 ?748次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>的未來(lái) - <b class='flag-5'>了解</b>如何無(wú)縫、可靠地完成<b class='flag-5'>駕駛</b>

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    的頭像 發(fā)表于 01-05 19:24 ?2619次閱讀
    從《<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》聊<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>精</b>地圖在<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中的重要性

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    的頭像 發(fā)表于 12-06 15:01 ?5756次閱讀
    淺析基于<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>的4D-bev<b class='flag-5'>標(biāo)注</b>技術(shù)

    標(biāo)貝科技:自動(dòng)駕駛中的數(shù)據(jù)標(biāo)注類(lèi)別分享

    的必要條件,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)已成為支撐自動(dòng)駕駛熱潮必不可少的一環(huán)。本文將以數(shù)據(jù)標(biāo)注的視角,通過(guò)標(biāo)貝科技自研平臺(tái)標(biāo)貝數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),展示自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 11-22 15:07 ?2409次閱讀
    標(biāo)貝科技:<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中的數(shù)據(jù)<b class='flag-5'>標(biāo)注</b>類(lèi)別分享

    標(biāo)貝科技:自動(dòng)駕駛中的數(shù)據(jù)標(biāo)注類(lèi)別分享

    的必要條件,數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)已成為支撐自動(dòng)駕駛熱潮必不可少的一環(huán)。本文將以數(shù)據(jù)標(biāo)注的視角,通過(guò)標(biāo)貝科技自研平臺(tái)標(biāo)貝數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),展示自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 11-22 14:58 ?4814次閱讀
    標(biāo)貝科技:<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中的數(shù)據(jù)<b class='flag-5'>標(biāo)注</b>類(lèi)別分享

    自動(dòng)駕駛中常提的SLAM到底是個(gè)啥?

    ?這兩個(gè)問(wèn)題。目前,自動(dòng)駕駛技術(shù)主要依賴(lài)地圖和RTK(實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位)系統(tǒng)完成高精度定位。然而,這種方法的實(shí)現(xiàn)成本高昂,需要依賴(lài)于完善的基礎(chǔ)設(shè)施,且在動(dòng)態(tài)環(huán)境中適應(yīng)性不足。為此自動(dòng)駕駛
    的頭像 發(fā)表于 11-21 15:17 ?2107次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中常提的SLAM到底是個(gè)啥?

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    隨著未來(lái)汽車(chē)變得更加互聯(lián),汽車(chē)逐漸變得更加依賴(lài)技術(shù),并且逐漸變得更加自動(dòng)化——最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,了解自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全問(wèn)題變得非常重要,這樣你才能回答“
    的頭像 發(fā)表于 10-29 13:42 ?1378次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>汽車(chē)安全嗎?