Due to real-time image semantic segmentation needs on power constrained edge devices, there has been an increasing desire to design lightweight semantic segmentation neural network, to simultaneously reduce computational cost and increase inference speed. In this paper, we propose an efficient asymmetric dilated semantic segmentation network, named EADNet, which consists of multiple developed asymmetric convolution branches with different dilation rates to capture the variable shapes and scales information of an image. Specially, a multi-scale multi-shape receptive field convolution (MMRFC) block with only a few parameters is designed to capture such information. Experimental results on the Cityscapes dataset demonstrate that our proposed EADNet achieves segmentation mIoU of 67.1 with smallest number of parameters (only 0.35M) among mainstream lightweight semantic segmentation networks.


翻译:由于对电源限制边缘装置的实时图像语义分解需求,人们越来越希望设计轻量的语义分解神经网络,同时降低计算成本,提高推断速度。在本文中,我们提议建立一个名为EADNet的高效非对称扩展语义分解网络,由多个发达的不对称变形分支组成,其放大率不同,以捕捉图像的变形和比例信息。特别是,设计了一个多比例的多层可接收场共聚(MMMRFC)块,只有几个参数来捕捉这些信息。城市景图数据集的实验结果显示,我们拟议的EDNet在主流轻度分解网络中实现了67.1的分解 mIoU,其参数最小(只有0.35MM)。

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