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干货 | 图像分割概述 & ENet 实例
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Image Segmentation Overview & ENet Implementation 作者 | Aviv Shamsian 翻译 | sherry3255 -8394ff71cf26 在这篇博文中，我将概述图像分割并介绍ENet论文。 ENet 实现 ENet(Efficient Neural Network)提供了执行实时逐像素语义分割的能力。 ENet的执行速度快了18倍，且需要的浮点运算次数少了75倍，同时参数减少了79倍，并且提供了与现有模型对比相似或更高的精度（根据2016年）。 ENet 模型结果 ? ? ? ? ? 如果你想要训练ENet模型并一次性复现结果，你可以通过阅读原文查看链接打开笔记本并运行它。无需下载既可运行和用。
79830发布于 2019-10-31 - 来自专栏AI研习社
图像分割概述 & ENet 实例
-8394ff71cf26 注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 在这篇博文中，我将概述图像分割并介绍ENet论文。 ENet 实现 ENet(Efficient Neural Network)提供了执行实时逐像素语义分割的能力。 ENet的执行速度快了18倍，且需要的浮点运算次数少了75倍，同时参数减少了79倍，并且提供了与现有模型对比相似或更高的精度（根据2016年）。 ENet 模型结果 ? ? ? ? ? 如果你想要训练ENet模型并一次性复现结果，你可以通过阅读原文查看链接打开笔记本并运行它。无需下载既可运行和用。 https://github.com/iArunava/ENet-Real-Time-Semantic-Segmentation 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？
73020发布于 2019-05-07 - 来自专栏GiantPandaCV
《ENet》论文阅读及实现
ENet原文地址 https://arxiv.org/pdf/1606.02147.pdf ENet的优势 ENet实现了在嵌入式端的实时语义分割，并且精度稍微好于SegNet，先看一下论文给出的速度测试图 对于分辨率为640 360的图片，ENet执行前向推理的速度也可以达到14.6fps，接近实时，我用keras提炼了ENet的网络结构，并实现了训练和预测图片，并实现了训练和预测图片，最后在我的电脑Core-i7CPU ENet的网络结构 ENet网络结构如下，网络结构参考ResNet，将其结构描述为一个主分支与一个带有卷积核的附加分支，最后进行像素级的相加融合。 ? ENet中的每个block如Fig2.b所示，每个block包含有三个卷积层:一个1x1的映射用于减少维度，一个主卷积层，一个1x1的扩张。 ENet采用了SegNet中的方式来降低下采样和上采样过程的分割精度丢失。
70030发布于 2019-12-09 - 来自专栏总结xyp
新型深度神经网络架构：ENet模型
为了解决这些问题，论文提出了ENet，这是一个专为低延迟操作而设计的新型深度神经网络架构。ENet在保持相似或更高准确度的同时，显著减少了计算量、参数数量，并提高了运行速度。 不同数据集上的ENet预测(从左到右为cityscape、CamVid和SUN)：ENet（Efficient Neural Network）模型架构：ENet网络框架是一种专为实时语义分割任务设计的深度学习模型 ENet在NVIDIA TX1上的推理速度能够达到21.1fps（640x360分辨率），显示出其在实时应用中的潜力：2.精度：在Cityscapes数据集上，ENet在类IoU、类iIoU和类别IoU 在Cityscapes数据集上，ENet在类IoU上达到了58.3%，在iIoU上达到了34.4%，优于SegNet模型。 ENet允许以更快、更有效的方式执行大规模计算，这可能会大大节省成本。
39600编辑于 2025-03-16 - 来自专栏有三AI
【图像分割模型】快速道路场景分割—ENet
无法适应实际需要的网络结构是很受限的，因此，本文我们一起来看一下能够实现实时语义分割的ENet结构，从中找找灵感。 ? 2 实时，该考虑什么？ 为了使空洞卷积发挥最大的作用，ENet中穿插地使用了普通卷积、对称卷积和空洞卷积。 3 网络结构 ENet主要由两种类型的网络结构构成，如下图所示： ? 其中，图(a)对应的是ENet的初始模块，也就是前文提到的缩小输入图像分辨率，从而去除视觉冗余、减小计算量的部分；图(b)对应的则是重复使用，从而构建网络主体的bottleneck模块。 4 实验结果 ENet在Cityscapes、CamVid和SUN RGB-D三个数据库下进行了测试。下表是与SegNet的运行速度对比： ? Cityscapes数据库下的结果： ? 总结 通过DeepLab和ENet的学习，我们初步了解了图像分割中上下文信息整合方法的第一部分——空洞卷积。下篇文章我们将共同走进第二部分，来啃啃硬骨头条件随机场(CRF)。
1.3K20发布于 2019-07-25 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
详解ENet | CPU可以实时的道路分割网络
ENet网络结构 作者从ResNet网络结构设计中收到启发，定义两个新的Block结构，如下： ? 最终的ENet网络模型结构如下： ? 其中stage2跟stage3结构相同，stage4跟stage5属于解码部分。 但是下采样同样可以帮助获得较大的感受野，区分不同的类别，作者发现空洞卷积在这个方面特别有帮助，ENet为了获得实时性能，采用了早期下采样策略来降低计算SegNet跟UNet都是对称的网络结构，ENet采用大的编码网络 OpenCV DNN使用ENet道路分割 OpenCV DNN模块从OpenCV4.0版本开始支持ENet网络模型加载与解析，其中的道路分割模型可以从下面的地址下载： https://github.com : 256 rgb: true classes: "enet-classes.txt" 其中分类文件enet-classes.txt可以从OpenCV的sample/data/dnn中发现。
3.2K30发布于 2020-08-24 - 来自专栏AI研习社
ENet —一种针对实时语义分割的深度神经架构
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： ENet — A Deep Neural Architecture for Real-Time Semantic Segmentation 作者 | Arunava Adam Paszke 论文：https://arxiv.org/abs/1606.02147 概论 ENet（高效神经网络）提供了实时按像素进行语义分割的能力。 ENet的速度提高了18倍，FLOP要求减少了75倍，参数减少了79倍，并且为现有模型提供了类似或更好的精度。 在CamVid，CityScapes和SUN数据集上测试。 ? ? 方法： ? ENet架构 以上是完整的网络架构。 它分为几个阶段，由表格中的水平线和每个块名称后的第一个数字突出显示。 报告输出尺寸为输入图像分辨率512 * 512 ? 图4. SegNet和ENet的硬件要求 基准 使用 Adam.ENet非常快速地融合，在每个数据集上，使用4个Titan X GPU，训练只需要3-6个小时。
1.1K30发布于 2019-03-14 - 来自专栏AI研习社
ENet —一种针对实时语义分割的深度神经架构
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： ENet — A Deep Neural Architecture for Real-Time Semantic Segmentation 作者 | Arunava Adam Paszke 论文：https://arxiv.org/abs/1606.02147 概论 ENet（高效神经网络）提供了实时按像素进行语义分割的能力。 ENet架构 以上是完整的网络架构。 它分为几个阶段，由表格中的水平线和每个块名称后的第一个数字突出显示。 报告输出尺寸为输入图像分辨率512 * 512 ? 图4. SegNet和ENet的硬件要求 基准 使用 Adam.ENet非常快速地融合，在每个数据集上，使用4个Titan X GPU，训练只需要3-6个小时。 我最近还转载了这篇论文，可以在这里找到: https://github.com/iArunava/ENet-Real-Time-Semantic-Segmentation
90420发布于 2019-05-07 - 来自专栏人人都是极客
网络数据包的接收过程
0; i < irq_cnt; i++) { devm_request_irq(..., irq, fec_enet_interrupt, ...); } fec_enet_mii_init , .get_coalesce = fec_enet_get_coalesce, .set_coalesce = fec_enet_set_coalesce, #ifndef CONFIG_M5272 = fec_enet_get_strings, .get_ethtool_stats = fec_enet_get_ethtool_stats, .get_sset_count = fec_enet_get_sset_count , #endif .get_ts_info = fec_enet_get_ts_info, .get_tunable = fec_enet_get_tunable, .set_tunable = fec_enet_set_tunable, .get_wol = fec_enet_get_wol, .set_wol = fec_enet_set_wol, .get_eee = fec_enet_get_eee
71311编辑于 2024-01-10 - 来自专栏腾讯云开发者社区头条
为什么MOBA、“吃鸡”游戏不推荐用tcp协议——实测数据
比较知名的tcp加速开源方案有：quic、enet、kcp、udt。 不过，这里也提出一个问题，原始enet保留了tcp重传的指数避让特性，每次重传间隔还是乘以2，默认rto也较高，这可能是测试中enet表现不如kcp的主要原因，如果对enet代码稍作调整，结果又当如何？ enet进行了对比测试。 、优化后ENET的平均响应时间对比 [图片] 图 4 不同丢包率和网络延迟下TCP协议、ENET、优化后ENET的超时响应比例对比 从图中可见，在平均响应方面，TCP协议的劣势不明显，在延迟为30ms ，丢包率为1%时，改进后的ENET平均RTT为69ms, 原始ENET平均RTT为67ms, TCP平均RTT为67ms；但是从响应时间超过300ms的比例看，在延迟为30ms，丢包率为1%时，改进后的
17.8K90发布于 2017-12-06 - 来自专栏全栈程序员必看
[I.MX6UL] U-Boot移植(六) 网络驱动修改 LAN8720A
I.MX6UL/ULL 有两个网络接口 ENET1 和 ENET2，I.MX6U-ALPHA 开发板提供了这两个网络接口，其中 ENET1 和 ENET2 都使用 LAN8720A 作为 PHY 芯片。 从图可以看出，I.MX6U-ALPHA 开发板的 ENET1 复位引脚ENET1_RST 接到了 I.M6ULL 的SNVS_TAMPER7 这个引脚上。 I.MX6ULL 通过 MDIO接口来读取 PHY 芯片的内部寄存器，MDIO 接口有两个引脚，ENET_MDC 和 ENET_MDIO， ENET_MDC 提供时钟，ENET_MDIO 进行数据传输。 I.MX6U-ALPHA 开发板 ENET1 上连接的 LAN8720A器件地址为 0X0， 所以我们要修改 ENET1 网络驱动的话重点就三点： ①、ENET1 复位引脚初始化。 0x0 ③、LAN8720 驱动 修改 ENET2网络驱动的话重点就三点： ①、ENET1 复位引脚初始化。
2.8K11编辑于 2022-06-24 - 来自专栏全栈程序员必看
关于FEC驱动_FEC伍丰
我们先来从fec.c这 个与硬件直接相关的看起： 首先找到module_init(fec_enet_module_init);这里fec_enet_module_init为入口点 fec_enet_module_init / FEC_ENET_RX_FRSIZE) #define RX_RING_SIZE (FEC_ENET_RX_FRPPG * FEC_ENET_RX_PAGES ; fecp->fec_imask = FEC_ENET_TXF | FEC_ENET_TXB | FEC_ENET_RXF | FEC_ENET_RXB | FEC_ENET_MII | FEC_ENET_TXB | FEC_ENET_RXF | FEC_ENET_RXB | FEC_ENET_MII; /* Clear any 用fec_enet_mii来处理。
85310编辑于 2022-09-22 - 来自专栏betasec
安全运维 | tcprepaly工具的安装与使用!
=str 覆盖目标以太网 MAC 地址 --enet-smac=str 覆盖源以太网 MAC 地址 --enet-subsmac=str 替换 MAC 地址 --enet-mac-seed=num 随机化 MAC 地址 --enet-mac-seed-keep-bytes=num 随机化 MAC 地址 --enet-vlan =str 指定以太网 802.1q VLAN 标记模式 --enet-vlan-tag=num 指定新的以太网 802.1q VLAN 标记值 --enet-vlan-cfi =num 指定以太网 802.1q VLAN CFI 值 --enet-vlan-pri=num 指定以太网 802.1q VLAN 优先级 --hdlc-control : 重写ip地址 源ip地址:目的ip地址 --enet-dmac: 覆盖目标以太网MAC地址 上行目的mac地址,下行目的mac地址 --enet-smac: 覆盖源以太网MAC地址 上行源mac地址
2.2K20编辑于 2022-12-11 - 来自专栏全栈程序员必看
linux网卡的fec功能,网络控制器驱动程序学习记录fec(1)
1，首先从模块加载函数module_init(fec_enet_module_init); static int __init fec_enet_module_init(void) { struct (i < FEC_MAX_PORTS); i++) { dev = alloc_etherdev(sizeof(struct fec_enet_private));//申请一个网络设备其格式是fec_enet_private | FEC_ENET_TXB | FEC_ENET_RXF | FEC_ENET_RXB | FEC_ENET_MII); /* Queue up command to detect the PHY ) { handled = 1; fec_enet_rx(dev);//接收处理 } fecp->fec_ievent = int_events;// //fecp->fec_imask |=FEC_ENET_RXF ) { handled = 1; fec_enet_tx(dev);//发送处理 } if (int_events & FEC_ENET_MII) { handled = 1; fec_enet_mii
2.4K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏人人都是极客
网络数据包的接收过程
0; i < irq_cnt; i++) { devm_request_irq(..., irq, fec_enet_interrupt, ...); } fec_enet_mii_init , .get_coalesce = fec_enet_get_coalesce, .set_coalesce = fec_enet_set_coalesce, #ifndef CONFIG_M5272 = fec_enet_get_strings, .get_ethtool_stats = fec_enet_get_ethtool_stats, .get_sset_count = fec_enet_get_sset_count , #endif .get_ts_info = fec_enet_get_ts_info, .get_tunable = fec_enet_get_tunable, .set_tunable = fec_enet_set_tunable, .get_wol = fec_enet_get_wol, .set_wol = fec_enet_set_wol, .get_eee = fec_enet_get_eee
83411编辑于 2024-01-10 - 来自专栏菜鸟小白的学习分享
Tcpreplay工具使用指导
#tcprewrite的格式: $ tcprewrite --enet-smac=host_src_mac,client_src_mac \ --enet-dmac=host_dst_mac tcprewrite举例 修改报文的源IP、目的IP、源mac和目的mac [root@x11 tcpreplay_mysql_test]# tcprewrite --enet-smac=11:11:11 或者 [root@x11 tcpreplay_mysql_test]# tcprewrite --enet-smac=12:23:34:45:56:67 --enet-dmac=66:66:66:66: [root@x11 tcpreplay_mysql_test]# tcprewrite --enet-dmac=00:44:66:FC:29:AF,00:55:22:AF:C6:37 --enet-smac [root@x11 tcpreplay_mysql_test]# tcprewrite --enet-vlan=add --enet-vlan-tag=40 --enet-vlan-cfi=1 --enet-vlan-pri
9.3K11发布于 2020-07-14 - 来自专栏全栈程序员必看
python lasso回归分析_解析python实现Lasso回归「建议收藏」
on test data : %f” % r2_score_lasso) # 训练 ElasticNet 模型 from sklearn.linear_model import ElasticNet enet = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=0.7) y_pred_enet = enet.fit(X_train, y_train).predict(X_test) r2_ score_enet = r2_score(y_test, y_pred_enet) print(enet) print(“r^2 on test data : %f” % r2_score_enet) plt.plot(enet.coef_, color=’lightgreen’, linewidth=2, label=’Elastic net coefficients’) plt.plot(lasso.coef ) plt.legend(loc=’best’) plt.title(“Lasso R^2: %f, Elastic Net R^2: %f” % (r2_score_lasso, r2_score_enet
1.7K20编辑于 2022-09-05 - 来自专栏嵌入式进阶之路
移植Linux4.14.13到imx6ull
static void set_enet_tx_clk(void) { /* * 设置 MX6UL_PAD_ENET1_TX_CLK 和 MX6UL_PAD_ENET2_TX_CLK * 这两个 */ void __iomem *IMX6U_ENET1_TX_CLK; void __iomem *IMX6U_ENET2_TX_CLK; IMX6U_ENET1_TX_CLK = ioremap (0X020E00DC, 4); writel(0X14, IMX6U_ENET1_TX_CLK); IMX6U_ENET2_TX_CLK = ioremap(0X020E00FC, 4); writel (0X14, IMX6U_ENET2_TX_CLK); } static int fec_probe(struct platform_device *pdev) { ·· ·省略··· set_enet_tx_clk(); } 3.6.4 修改drivers/net/phy/smsc.c 增加2个头文件，df_phy_reset函数，并在smsc_phy_reset
2.9K20编辑于 2022-08-23 - 来自专栏ljw
C++游戏开发
C++ 提供了多种网络编程方法，常用的网络库包括： ENet：轻量级的网络库，适用于实时多人游戏。 Boost.Asio：跨平台的异步 I/O 库，适合处理复杂的网络任务。 示例代码：使用 ENet 实现简单的网络客户端 #include <enet/enet.h> #include <iostream> int main() { // 初始化 ENet if (enet_initialize() ! = 0) { std::cerr << "An error occurred while initializing ENet" << std::endl; return (client); enet_deinitialize(); return 0; } 8.
80310编辑于 2025-05-31 - 来自专栏全栈程序员必看
python实现Lasso回归
on test data : %f" % r2_score_lasso) # 训练 ElasticNet 模型 from sklearn.linear_model import ElasticNet enet = ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=0.7) y_pred_enet = enet.fit(X_train, y_train).predict(X_test) r2_ score_enet = r2_score(y_test, y_pred_enet) print(enet) print("r^2 on test data : %f" % r2_score_enet) plt.plot(enet.coef_, color='lightgreen', linewidth=2, label='Elastic net coefficients') plt.plot plt.legend(loc='best') plt.title("Lasso R^2: %f, Elastic Net R^2: %f" % (r2_score_lasso, r2_score_enet
53020编辑于 2022-06-27
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