AI 语义分割 SegNet

最新推荐文章于 2025-07-09 10:14:25 发布
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分类专栏： 人工智能 CV Exploration 文章标签： 自动驾驶 SegNet 语义分割
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Notzuonotdied/article/details/90519058
SegNet是一种用于语义分割的深度卷积神经网络，旨在解决道路和室内场景理解中的效率和精度问题。它采用对称的编码-解码结构，利用Max-Pooling索引进行上采样，减少了内存使用并提高了边界定位。相比于其他模型如FCN，SegNet在内存效率和计算时间上表现出优势，尤其适用于自动驾驶等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SegNet

Demo: http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/
Last Edited: May 09, 2019 5:18 PM
Tags: FCN,SegNet
论文地址: https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf

前言

可以看看官网的演示效果：SegNet
或者是直接看看这个演示效果：https://youtu.be/CxanE_W46ts
在这里插入图片描述

  SegNet的主要动机是场景理解的应用（语义分割），主要动机是为了设计一个Memory and Computational Time均高效的网络结构用于道路和室内场景理解。

  设计的最初目的就是为了从解决语义分割后边界精确定位的问题。

  定量的评估表明，SegNet在和其他架构的比较上，时间和内存的使用都比较高效。

模型对比分析

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