EfficientPS é um algoritmo de segmentação panorâmica eficiente e de alta precisão proposto em conjunto pela Universidade de Ciência e Tecnologia da China, Laboratório Arca de Noé da Huawei, Universidade Chinesa de Hong Kong e outras instituições. O algoritmo conquistou o primeiro e o segundo lugar, respectivamente, nas competições de segmentação panorâmica de 2019, Cityscapes e Mapillary Vistas.
A ideia central do EfficientPS é transformar a tarefa de segmentação panorâmica em uma tarefa de classificação binária em nível de pixel e melhorar a precisão da segmentação por meio de fusão multiescala e mecanismo de atenção. Especificamente, o EfficientPS adota uma estratégia chamada "agregação passo a passo", que primeiro reduz a resolução da imagem de entrada, depois funde o mapa de recursos de baixa resolução com o mapa de recursos de resolução original e, finalmente, passa o mecanismo de força de atenção múltipla para aprimorar a expressividade dos recursos.
O EfficientPS adota uma estrutura de rede leve, que pode atingir uma velocidade de inferência rápida, mantendo alta precisão. Comparado com outros algoritmos de segmentação de panorama atuais, o EfficientPS tem um bom desempenho em precisão e velocidade de segmentação e tem alta praticidade e valor de aplicação.
Deve-se notar que a implementação do EfficientPS é relativamente complicada e requer certo conhecimento e experiência profissional na área de deep learning e visão computacional. Além disso, os conjuntos de dados e códigos do EfficientPS também precisam de aquisição e processamento especiais.
Qual é melhor entre o EfficientPS e o vit-adapter?
EfficientPS e ViT-Adapter são algoritmos que alcançaram bons resultados na área de segmentação panorâmica, porém, devido às diferentes ideias e métodos dos dois, é difícil comparar diretamente e avaliar qual é o melhor. Aqui estão suas principais diferenças:
- estrutura de rede diferente
O EfficientPS usa uma estrutura de codificador-decodificador, adota uma estrutura de rede leve e melhora a precisão da segmentação por meio de fusão multiescala e mecanismos de atenção. O ViT-Adapter é um novo modelo visual baseado no Transformer, que realiza a fusão de recursos de diferentes escalas por meio de um módulo de ajuste de escala adaptável.
- Diferentes métodos de pré-processamento de dados
O EfficientPS usa uma estratégia chamada "agregação passo a passo", que primeiro diminui a resolução da imagem de entrada e, em seguida, funde o mapa de recursos de baixa resolução com o mapa de recursos de resolução original. O ViT-Adapter usa um método chamado "dimensionamento adaptativo" para obter fusão de recursos em diferentes escalas cortando e unindo imagens de entrada.
- Diferentes cenários de aplicação
O EfficientPS é usado principalmente na área de segmentação panorâmica e tem alcançado excelentes resultados em competições como Cityscapes e Mapillary Vistas. O ViT-Adapter é usado principalmente no campo de classificação de imagens e detecção de objetos e alcançou excelente desempenho no conjunto de dados COCO2017.
Portanto, qual algoritmo escolher depende dos cenários e requisitos específicos do aplicativo. Se você precisar executar tarefas de segmentação panorâmica, considere o uso do EfficientPS; se precisar executar tarefas de classificação de imagens ou detecção de objetos e precisar lidar com recursos de diferentes escalas, considere o uso do ViT-Adapter.