432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型（二）
3、实验3.1、Lightweight Designs3.2、SOTA对比3.3、速度对比3.4、可视化对比4、参考[1].Lightweight and Progressively-Scalable Networks for Semantic Segmentation5、推荐阅读YOLOU开源 |...
432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型（一）
多尺度学习框架被认为是促进语义分割的一类模型。然而，这个问题并不想象的那么轻描淡写，特别是对于现实应用的部署，这通常需要高效率的推理延迟。在本文中，作者从轻量级语义分割的角度彻底分析了卷积块的设计（卷积类型和卷积中的通道数）以及跨多个尺度的交互方式。通过如此深入的比较，作者总结出3个原则...
432.4 FPS 快STDC 2.84倍 | LPS-Net 结合内存、FLOPs、CUDA实现超快语义分割模型
多尺度学习框架被认为是促进语义分割的一类模型。然而，这个问题并不想象的那么轻描淡写，特别是对于现实应用的部署，这通常需要高效率的推理延迟。在本文中，作者从轻量级语义分割的角度彻底分析了卷积块的设计（卷积类型和卷积中的通道数）以及跨多个尺度的交互方式。通过如此深入的比较，作者总结出3个原则...
一个用于检测FPS和内存占用的小例子
用于实时检测FPS（实际上可以算是检测CPU）和内存占用情况。 使用方法，在application的Document Class（或者Application Class）上构建一个检测器实例（MonitorKit）并addChild即可，所含参数比较简单，不再一一赘述： var monitor:Mo...
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