文件名称:
基于卷积神经网络的交通场景语义分割方法研究
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：为提高交通场景的语义分割精度，提出一种基于 RGB-D 图像和卷积神经网络的分割方法。首先，基于半全局立体匹配算法获取视差图D，并将其与RGB图像融合成四通道RGB-D图像，以建立样本库；其次，对于2种不同结构的卷积神经网络，分别采用2种不同的学习率调整策略对网络进行训练；最后，对训练得到的网络进行测试及对比分析。实验结果表明，基于RGB-D图像的交通场景语义分割算法得到的分割精度高于基于RGB图像的分割算法。
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