# Research-on-Real-time-Semantic-Segmentation-Algorithm-Based-on-Deep-Learning
毕业设计项目,基于深度学习的实时语义分割算法研究,python实现。
使用数据集问CamVid驾驶视频标签数据集。
代码包括:
1:数据集处理
2:U-Net复现以及语义分割测试
3:DFAnet复现以及语义分割测试
4:DFANet三种改进方案实现以及测试(实际就是一种改进思路)
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【资源说明】 1、基于python深度学习的实时语义分割算法研究源代码+项目说明.zip 2、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 3、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 4、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于python深度学习的实时语义分割算法研究源代码+项目说明.zip 毕业设计项目,基于深度学习的实时语义分割算法研究,python实现。 使用数据集问CamVid驾驶视频标签数据集。 代码包括: 1:数据集处理 2:U-Net复现以及语义分割测试 3:DFAnet复现以及语义分割测试 4:DFANet三种改进方案实现以及测试(实际就是一种改进思路)
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基于python深度学习的实时语义分割算法研究源代码+项目说明.zip (13个子文件)
code_20105
分割速度测试代码
speed-test.ipynb 68KB
模型训练代码
DFANet-1-pa.ipynb 11.11MB
DFANet-2-pa.ipynb 11.09MB
UNet_train_multiClassification.ipynb 1.9MB
DFANet-spp.ipynb 1.81MB
DFANet.ipynb 3.2MB
DFANet-3-pa.ipynb 11.13MB
数据处理代码
标签数据重命名.ipynb 35KB
解压文件.ipynb 2KB
图像降采样.ipynb 555B
数据集划分.ipynb 36KB
训练代码.ipynb 22KB
README.md 425B
共 13 条
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