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文檔簡介

如，U-net[1]具有良好的性能，也常常被用于道路分割問題。SegNet[2的語義分割、基于FCN[3]的像素級分類、基于U-net的醫學影像分割等。后，本文采用了常用的方法，包括灰度閾值法、K-means聚類法、形態特征提取。在編碼器中，為了減少參數數量，本文采用了VGG[4]VGG是一種基于特征圖進行分層的卷積網絡，具有較好的性能，并且易KaggleCarvana中的數據對該方法進行了實在本文的實驗中，卷積神經網絡中的超參數為學習率為0.01、訓練次數為30，最終訓練出的網絡模型能夠對非結構化道路進行高效分割。F1分數上都有了提高，其準確率約為96.43%，F1分數約為0.804。1為實驗中的分割效果圖，可以看出，我們的方法具有良好的道F1分數方面進行一定程度的提高。因此，本文提出的方法可以應用到Ronneberger,O.,Fischer,P.,&Brox,T.(2015).U-net:Convolutionalnetworksforbiomedicalimagesegmentation.InInternationalConferenceonMedicalimagecomputingandcomputer-assistedintervention(pp.234-241).Springer.Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Segnet:Adeepconvolutionalencoder-decoderarchitectureforimagesegmentation.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,39(12),2481-2495.Long,J.,Shelhamer,E.,&Darrell,T.(2015).Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.Simonyan,K.,&Zisserman,A.(2014).Verydeepconvolutionalnetwo

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