一文看尽4篇实时语义分割最新论文(MSFNet/LiteSeg/FDDWNet/RGPNet)

前言

前不久 Amusi 整理了 图像分割(Image Segmentation)较为值得关注的综述论文:大盘点 | 2019年5篇图像分割算法最佳综述

本文将聚焦图像分割的子领域语义分割(Semantic Segmentation)中的子方向:轻量级/实时语义分割。这次分享的paper将同步推送到 github上,欢迎大家 star/fork(点击阅读原文,也可直接访问):

https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision

注意事项:

  • 本文分享的实时语义分割论文主要是指 FPS > 30
  • 论文发布时间段:2019年11月7日-2019年12月17日

轻量级/实时语义分割论文


【1】FDDWNet:用于实时语义分割的轻量级卷积神经网络

《FDDWNet: A Lightweight Convolutional Neural Network for Real-time Sementic Segmentation》

时间:20191107

作者团队:南京邮电大学

链接:https://arxiv.org/abs/1911.00632

注:在GTX 2080Ti 上对1024×512图像进行语义分割,速度高达60 FPS!优于ICNet和DABNet等网络


【2】MSFNet:多重空间融合网络的实时语义分割

《Real-Time Semantic Segmentation via Multiply Spatial Fusion Network》

时间:20191120

作者团队:北航&旷视&鹏城实验室

链接:https://arxiv.org//abs/1911.07217

注:MSFNet在Cityscapes test上77.1%mIoU/41FPS(注意是1024*2048),在Camvid test上75.4 mIoU/97FPS!Amusi 认为其是目前FPS和mIoU trade-off最强的实时语义分割网络

Multiply Spatial Fusion Network


【3】RGPNet:实时通用性的语义分割网络

《RGPNet: A Real-Time General Purpose Semantic Segmentation》

时间:20191204

作者团队:NavInfo Europe

链接:https://arxiv.org/abs/1912.01394

注:基于TensorRT,RGPNet速度在37.8FPS-153.4 FPS,性能优于ShelfNet、BiSeNet和ICNet等网络

RGPNet


【4】LiteSeg:用于语义分割的新型轻量级卷积网络

《LiteSeg: A Novel Lightweight ConvNet for Semantic Segmentation》

时间:20191217

作者团队:艾因·夏姆斯大学

链接:https://arxiv.org/abs/1912.06683

注:LiteSeg+MobileNetV2,速度高达161FPS!67.81% mIoU在 Cityscapes(640*360),优于DSNet等网络

LiteSeg