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【24h】

Spatial Sampling Network for Fast Scene Understanding

机译：用于快速场景的空间采样网络

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We propose a network architecture to perform efficient scene understanding. This work presents three main novelties: the first is a module named Improved Guided Upsampling Module that can replace in toto the decoder part in common semantic segmentation networks. Our second contribution is the introduction of a new module based on spatial sampling to perform Instance Segmentation. It provides a very fast instance segmentation needing only a simple post-processing step at inference time. Finally, we propose a novel efficient network design that includes the new modules and test it against different datasets for outdoor scene understanding. To our knowledge, our network is one of the most efficient architectures for scene understanding published to date, furthermore being 8.6% more accurate than the fastest competitor on semantic segmentation and almost five times faster than the most efficient network for instance segmentation.
机译：我们提出了一种网络架构来执行有效的场景理解。这项工作呈现了三个主要的Noveltizes：第一个是一个名为改进的引导ups采样模块的模块，可以替换在常见的语义分段网络中的toto解码器部分。我们的第二个贡献是基于空间采样的新模块引入以执行实例分段。它提供了一个非常快速的实例分段，需要在推理时间内仅需要一个简单的后处理步骤。最后，我们提出了一种新颖的网络设计，包括新模块，并针对不同的数据集进行户外场景理解。为了我们的知识，我们的网络是迄今为止发布的场景理解最有效的架构之一，此外比最快的竞争对手比语义分割最快的竞争对手更准确，而且比最有效的网络速度速度速度几乎比最有效的网络。

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