Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/306230| Заглавие документа: | Low-latency Human Portrait Segmentation Network Optimized for CPU Inference |
| Авторы: | Pirshtuk, Dzianis |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | Minsk : BSU |
| Библиографическое описание источника: | Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Universe: New Horisont : Proceedings of the 16 th International Conference, Belarus, Minsk, October 17–19, 2023 / Belarusian State University : eds. A. Nedzved, A. Belotserkovsky. – Minsk : BSU, 2023. – Pp. 186-192. |
| Аннотация: | In this paper, we discuss a design of fast and lightweight neural networks for working in real-time under very strict resource constraints and describe a human portrait segmentation method with temporal consistency based on an encoder-decoder architecture with a state-of-the-art CPU optimized PP-LCNet backbone and a custom decoder. Proposed neural network can process about 150-500 frames per second using only a single CPU thread with high accuracy and can be used for virtual background replacements in video conferencing and other augmented reality cases |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/306230 |
| ISBN: | 978-985-881-522-6 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2023. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2023). Artificial Intelliverse: Expanding Horizons |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 186-192.pdf | 1,86 MB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.