Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Real-Time Semantic Segmentation

Semantic Segmentation › Real-Time Semantic Segmentation 108 평가 기록 8 datasets

Semantic Segmentation is a computer vision task that involves assigning a semantic label to each pixel in an image. In Real-Time Semantic Segmentation, the goal is to perform this labeling quickly and accurately in real-time, allowing for the segmentation results to be used for tasks such as object recognition, scene understanding, and autonomous navigation.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: TorchSeg )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
PIDNet-L
mIoU: 80.6%Time (ms): 32.2Frame (fps): 31.1(3090)
논문 코드
PIDNet-M (Cityscapes-Pretrained)
mIoU: 82.0Time (ms): 11.7Frame (fps): 85.6(3090)
논문 코드
PIDNet-L
mIoU: 80.9%Frame (fps): 31.1(3090)Time (ms): 32.2
논문 코드
AsymFormer
mIoU: 54.1Speed(ms/f): 15.3Speed (FPS): 65.5 (3090)
논문 코드
BiSeNet V2-Large
Frame (fps): 42.5(1080Ti)mIoU: 28.7
논문 코드
S^2-FPN34
mIoU: 77.4
논문 코드
Fast DeepLabV3+
Mean Pixel Accuracy: 92.46Mean Intersection over Union: 86.98FPS: 59
논문 코드
Helix4D
mIoU (1/5 rotation): 78.7Inference Time (ms) (1/5 rotation): 19
논문 코드

데이터셋

8개

논문

라이브러리

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