《表2 与SegNet模型参数量对比》
如表2所示,在参数量方面,虽然在编码阶段RT-SegNet参数量较SegNet略有增加,但得益于非对称的结构设计,RT-SegNet在解码阶段大幅减少了参数量,解码阶段的参数量比SegNet减少了20倍,总参数量是SegNet模型总参数量的1/2左右。如表3所示,参数量的下降也直接反映在模型的预测时间上,RT-SegNet在1440×1080的分辨率下能达到3.8fps,在960×720的分辨率下能达到了7.7fps,而在480×360分辨率下,RT-SegNet进行一次预测只需要43ms,达到23.3fps,与人眼可视帧率(24fps)相当。
图表编号 | XD0035200300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.01 |
作者 | 徐谦、李颖、王刚 |
绘制单位 | 吉林大学计算机科学与技术学院、吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室、吉林大学计算机科学与技术学院、吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室、吉林大学计算机科学与技术学院、吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 |
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