Die Methode CenterDisks zielt darauf ab, die Genauigkeit von Instanzsegmentierungsmethoden zu verbessern, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen. Inspiriert vom Set-Cover-Problem, verwendet sie Scheiben, um Objekte zu approximieren. Die Methode erreicht Spitzenwerte auf den IDD- und KITTI-Datensätzen und bietet eine Echtzeit-Inferenzzeit von 0,040 s auf einer einzelnen RTX 3090 GPU. Die Methode erfordert keine benutzerdefinierten Ground-Truths und optimiert die Überlappung durch Deep Learning. Die Architektur basiert auf CenterNet und verwendet verschiedene Vorhersageköpfe für Zentren und Radien der Scheiben.
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by Katia Jodogn... at arxiv.org 03-07-2024
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