YolactEdge：边缘设备上的实时实例分割(X:3O FPS, RTX2O8O-Ti:17O FPS)

带有ResNet-101的YolactEdge在Jetson AGX Xavier上的速度高达30.8 FPS，在RTX 2080 Ti上的速度为172.7 FPS，AP性能超强！速度是目前主流方法的3-5倍，代码于1小时前刚刚开源！

注：文末附【图像分割】学习交流群

YolactEdge: Real-time Instance Segmentation on the Edge (Jetson AGX Xavier: 30 FPS, RTX 2080 Ti: 170 FPS)

• 作者单位：UC Davis, 亚马逊（算是原YOLACT团队了）
• 代码：https://github.com/haotian-liu/yolact_edge
• 论文：https://arxiv.org/abs/2012.12259

我们提出了YolactEdge，这是第一种竞争性实例分割方法，可以在小型边缘设备上以实时速度运行。具体来说，在550x550分辨率的图像上，带有ResNet-101主干的YolactEdge在Jetson AGX Xavier上的运行速度高达30.8 FPS（在RTX 2080 Ti上的运行速度为172.7 FPS）。

为了实现这一目标，我们对基于图像的最新实时方法YOLACT进行了两项改进：

（1）TensorRT 优化