CenterDisks: Real-time Instance Segmentation with Disk Covering

Keskeiset käsitteet

Disk covering for real-time instance segmentation.

Tiivistelmä

本論文では、ディスクカバリングを使用してリアルタイムのインスタンスセグメンテーションを実現する方法に焦点を当てています。従来のインスタンスセグメンテーション手法はリアルタイム性に欠けるため、マスクの近似を使用して速度と精度のトレードオフを達成します。各オブジェクトは異なる半径の固定数のディスクで表され、2次元ガウシアン関数によってエラーが計算されます。この手法はIDDおよびKITTIデータセットで最先端の結果を達成し、1枚あたり0.040秒の推論時間で動作します。

Tilastot

我々の手法はIDDおよびKITTIデータセットで最先端の結果を達成しました。
推論時間は1枚あたり0.040秒です。

Lainaukset

"Reducing their sizes allows both to speed them up and to require less computing resources."
"Our method achieve state-of-the art results on the IDD and KITTI dataset with an inference time of 0.040 s on a single RTX 3090 GPU."

Tärkeimmät oivallukset

CenterDisks

by Katia Jodogn... klo arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03296.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

自動運転技術や都市環境における物体検出において、リアルタイム性と精度のトレードオフはどれだけ重要ですか？

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