Convolutional Patch Networks with Spatial Prior for Road Detection and Urban Scene Understanding

Convolutional Patch Networks with Spatial Prior for Road Detection and Urban Scene Understanding

深度学习思想越来越火，在今年的CVPR 2015 文章中相关文章就有20多篇，可见是非常火的。最近在做关于语义分割和场景解析的内容，看到这篇文章后也是非常高兴。

CN24 is a complete semantic segmentation framework using fully convolutional networks. It supports a wide variety of platforms (Linux, Mac OS X and Windows) and libraries (OpenCL, Intel MKL, AMD ACML...) while providing dependency-free reference implementations. The software is developed at the Computer Vision Group, University of Jena.

文章说可以在Windows、Mac和Linux系统上很好的运行，又可以支持OpenCL、Intel MKL , AMD ACML 来并行计算加速，看起来还真不错！

官方源码地址：
[ CN24 ]

接下来先上实验结果：
实验环境[ubuntu 15.04]，暂时没有用GPU加速

代码程序目录：

执行后的结果:
单张图片测试结果，左侧是语义分割后的结果，右侧是真实的测试图。

没有用GPU加速，果然处理一张图片还是挺慢的，耗时还是挺多的，如下图所示：

下面就是摸索代码，下一节会继续分享学习过程，谢谢！