JetSeg: Una Nueva Era en Segmentación Semántica
JetSeg ofrece segmentación semántica en tiempo real rápida y precisa para dispositivos de bajo consumo.
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Tabla de contenidos
La segmentación semántica en tiempo real es una tarea importante en visión por computadora que ayuda a las máquinas a entender imágenes al identificar y clasificar diferentes objetos en ellas. Esta tarea es crucial para aplicaciones como los autos autónomos, donde entender el entorno de manera precisa puede ayudar a evitar accidentes. Sin embargo, hacerlo de manera eficiente en dispositivos con potencia de cálculo limitada, como algunos sistemas embebidos, es un desafío.
Para enfrentar este reto, se ha desarrollado un nuevo modelo llamado JetSeg. JetSeg está diseñado específicamente para la segmentación semántica en tiempo real y es adecuado para dispositivos de bajo consumo con GPUs. Este modelo busca encontrar un equilibrio entre velocidad y precisión sin exigir demasiado en términos de memoria o poder de procesamiento.
Desafíos en la Segmentación Semántica en Tiempo Real
La tarea de la segmentación semántica requiere alta precisión, lo que significa que cada píxel en una imagen debe clasificarse correctamente. Lograr este nivel de precisión generalmente requiere modelos complejos que, desafortunadamente, también necesitan muchos recursos computacionales. Este es un problema para los sistemas embebidos que no pueden manejar cálculos tan intensos debido a capacidades de hardware y memoria limitadas.
A lo largo de los años, se han introducido varias redes para mejorar la segmentación semántica, pero a menudo sacrifican demasiado la precisión en favor de la velocidad. Por ejemplo, modelos anteriores como ENet y otros han mostrado resultados prometedores, pero a menudo carecen del detalle necesario en la segmentación, especialmente cuando se aplican a escenas que requieren un procesamiento en tiempo real preciso.
¿Qué es JetSeg?
JetSeg es un nuevo modelo que combina un codificador y un decodificador especiales para proporcionar una segmentación semántica rápida y precisa. El codificador, llamado JetNet, extrae características de las imágenes de manera efectiva, mientras que el decodificador ayuda a interpretar estas características en segmentos significativos.
Características Clave de JetSeg
Codificador JetNet: Este codificador está diseñado específicamente para sistemas de bajo consumo. Utiliza una estructura única que procesa la información sin ralentizarse, manteniendo un buen rendimiento en la extracción de características.
JetBlock: Esta es una nueva unidad que ayuda en la extracción de información. Equilibra la necesidad de velocidad y el uso de memoria, permitiendo así que JetSeg funcione de manera eficiente en dispositivos con recursos limitados.
Operación JetConv: Esta operación especial ayuda a recopilar características de las imágenes sin añadir complejidad extra. Al integrar diferentes tipos de convoluciones, JetConv captura patrones locales y globales en los datos.
Función JetLoss: Una nueva función de pérdida que combina múltiples factores (como precisión y recuperación) para asegurar que el modelo aprenda de manera efectiva. Esta función permite a JetSeg mejorar su rendimiento al centrarse en las partes más difíciles de los datos.
Cómo Funciona JetSeg
JetSeg sigue una arquitectura construida sobre el marco de codificador-decodificador. El proceso comienza con el codificador (JetNet), que toma una imagen y comienza el análisis. Las características se extraen en varias etapas donde se aplican diferentes operaciones, como la mezcla de canales y mecanismos de atención, para mejorar el proceso de aprendizaje.
Una vez que las características se extraen con éxito, se pasan al decodificador. El decodificador interpreta estas características para crear una salida segmentada, asegurando que cada píxel se clasifique correctamente en su correspondiente clase de objeto.
Rendimiento en Tiempo Real
Una de las principales ventajas de JetSeg es su rendimiento en tiempo real. En pruebas, se ha demostrado que el modelo opera a velocidades impresionantes, lo que lo hace capaz de procesar imágenes lo suficientemente rápido para aplicaciones en tiempo real. Por ejemplo, JetSeg funcionó a casi 158 fotogramas por segundo en una estación de trabajo potente y alrededor de 39.9 fotogramas por segundo en dispositivos embebidos de bajo consumo, como el NVIDIA Jetson AGX.
Esta velocidad es crucial para aplicaciones en sistemas autónomos donde se deben tomar decisiones rápidamente basadas en el entorno circundante.
Ventajas de JetSeg sobre Otros Modelos
Comparado con modelos existentes, JetSeg se destaca en múltiples aspectos. Mientras que muchos modelos requieren recursos computacionales extensos, JetSeg logra un rendimiento competitivo con menos parámetros. Esto no solo lo hace más rápido, sino que también significa que puede operar en dispositivos con hardware menos potente, ampliando así sus posibles casos de uso.
Además, JetSeg muestra una reducción significativa en la complejidad computacional. Al minimizar efectivamente el número de cálculos requeridos, ofrece una solución para desarrolladores que buscan implementar segmentación en tiempo real en sistemas donde el poder de procesamiento es limitado.
Aplicaciones de JetSeg
Las capacidades de JetSeg pueden aplicarse en una variedad de campos:
Vehículos Autónomos: Entender correctamente las señales de tráfico y el camino puede mejorar la seguridad y funcionalidad en autos autónomos.
Robótica: Los robots pueden usar la segmentación semántica para interactuar mejor con su entorno, reconociendo objetos y navegando de forma segura.
Imágenes Médicas: En salud, la segmentación precisa de datos de imágenes puede apoyar mejores diagnósticos y planes de tratamiento al distinguir entre diferentes tipos de tejidos.
Realidad Aumentada: Para aplicaciones de realidad aumentada, la segmentación en tiempo real puede mejorar la experiencia al proporcionar superposiciones más precisas de información digital en el mundo real.
Conclusión
JetSeg representa un avance prometedor en el campo de la segmentación semántica en tiempo real. Al aprovechar una arquitectura innovadora de codificador-decodificador y técnicas de procesamiento eficientes, ofrece una solución para aplicaciones que requieren análisis de imágenes rápidos y precisos en sistemas embebidos de bajo consumo. El equilibrio que logra entre velocidad, precisión y eficiencia de recursos muestra su potencial impacto en varios sectores. A medida que la tecnología sigue evolucionando, modelos como JetSeg jugarán un papel crucial en mejorar las capacidades de los sistemas y dispositivos autónomos.
Título: JetSeg: Efficient Real-Time Semantic Segmentation Model for Low-Power GPU-Embedded Systems
Resumen: Real-time semantic segmentation is a challenging task that requires high-accuracy models with low-inference times. Implementing these models on embedded systems is limited by hardware capability and memory usage, which produces bottlenecks. We propose an efficient model for real-time semantic segmentation called JetSeg, consisting of an encoder called JetNet, and an improved RegSeg decoder. The JetNet is designed for GPU-Embedded Systems and includes two main components: a new light-weight efficient block called JetBlock, that reduces the number of parameters minimizing memory usage and inference time without sacrificing accuracy; a new strategy that involves the combination of asymmetric and non-asymmetric convolutions with depthwise-dilated convolutions called JetConv, a channel shuffle operation, light-weight activation functions, and a convenient number of group convolutions for embedded systems, and an innovative loss function named JetLoss, which integrates the Precision, Recall, and IoUB losses to improve semantic segmentation and reduce computational complexity. Experiments demonstrate that JetSeg is much faster on workstation devices and more suitable for Low-Power GPU-Embedded Systems than existing state-of-the-art models for real-time semantic segmentation. Our approach outperforms state-of-the-art real-time encoder-decoder models by reducing 46.70M parameters and 5.14% GFLOPs, which makes JetSeg up to 2x faster on the NVIDIA Titan RTX GPU and the Jetson Xavier than other models. The JetSeg code is available at https://github.com/mmontielpz/jetseg.
Autores: Miguel Lopez-Montiel, Daniel Alejandro Lopez, Oscar Montiel
Última actualización: 2023-05-19 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2305.11419
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.11419
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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