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基于卷积神经网络的交通场景语义分割方法研究
李琳辉 钱波 连静 郑伟娜 周雅夫 深度学习 卷积神经网络 交通场景 语义分割 视差图
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.关键词:深度学习;卷积神经网络;交通场景;语义分割;视差图中图分类号:U495,TP391.4文献标识码:Adoi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018053
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