语义分割性能:多级与两级

Question

我们正在开发用于PC和移动平台的语义细分的应用程序。从Google那里我们尝试了当前的最新deeplabv3 框架。官方模型动物园的模型在准确性方面表现出色（TensorFlow）。在PC和移动设备中该模型的性能（转换为Coreml＆amp; tflite）并不满意，尽管我们尝试了不同的模型优化。和量化技术，我们无法在性能和准确性之间取得良好的平衡。

但是，我们实际上仅关注单个类的分割（在Pascal VOC中）。但是该模型计算每个类标签的分割掩码，这在我们的情况下似乎是多余的。只用一个类培训网络（背景额外），它会在速度方面提高性能吗？

Answer 1

绝对会提高速度，因为它不必花费额外的时间来细分其他类，如果不是您想要的班级，它将继续前进。<<<<<<<<<</p>