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论文下载：简介：近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。这极大地限制了在实时处理的真实场景中的应用。
基于自动驾驶城市场景的语义分割研究.罗鹏飞.【摘要】：随着人工智能技术的飞速发展,车辆的自动驾驶离人们的生活越来越近。.自动驾驶整个运行流程中首先需要依赖各种车载传感器收集车辆周围的各种环境数据,进而利用各种分析算法分析得到计算机可...
面向交通场景的空间布局理解和语义分割方法研究.【摘要】：交通场景理解是成功实现自动驾驶和车辆导航等应用的关键技术之一。.研究视觉系统在处理交通场景信息时的关注特性、视觉敏感度、感知及快速解读能力,对交通场景理解具有重大的理论和实际...
对城市自动驾驶语义分割的开源数据集的理解可能会对工程师如何训练自动驾驶模型有所帮助最近10年我们在语义分割数据集的创建和算法提升方面付出了很多努力。最近得益于深度学习理论的发展，我们在视觉场景理解的子领域中获得了不少进步。
该论文利用了城市场景图像的内在特征，并提出了一个通用的附加模块，称为高度驱动的注意力网络（HANet），用于改善城市场景图像的语义分割。将城市场景图像进行垂直方向的分割后（分为上部、中部、下部），像素级类别分布彼此之间存在显著差异。
图像分割应用广泛，在CVPR2020论文中所占比例很高，可说是一大热门，有110多篇相关论文，本文盘点CVPR2020所有语义分割（SemanticSegmentation）相关论文（不含实例分割、全景分割、医学图像分割、交互式分割…
基于卷积神经网络的城市场景语义分割研究.胡友章.【摘要】：目前,自动驾驶领域和无人机配送领域的主要场景均为城市场景。.在自动驾驶领域中需要实时分析车辆周围环境以保证车辆安全的驾驶,无人机配送领域也是如此。.随着自动驾驶行业和无人机配送...
【摘要】：城市交通场景的目标检测是智能监控中最广泛的应用之一,目标检测和图像分割的准确率对违章识别、停车检测和车流统计等智能检测模块有着重要的影响。本文对城市交通场景中的目标检测算法进行研究,总结了常见的目标检测算法,主要研究其中的背景建模方法。
通过对注意图的可视化和解释，证明了该模型与城市场景中观察到的事实是一致的。注：在Cityscapes测试集高达83.2mIoU！论文解读：CVPR2020|HANet：通过高度驱动的注意力网络改善城市场景语义分割3.SPNet(条状池化)：重新思考空间池化以进行
自动驾驶领域：一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法.近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。.然而，由于使用复杂的网络架构，基于DCNN的语义分割方法往往存在计算复杂度高的问题。.这极大地限制了在实时处理的...
面向交通场景的空间布局理解和语义分割方法研究交通场景理解是成功实现自动驾驶和车辆导航等应用的关键技术之一。研究视觉系统在处理交通场景信息时的关注特性、视觉敏感度...
学校代码:10004密级:公开北京交通大学硕士专业学位论文基于实例分割的城市轨道交通环境感知方法研究EnvironmentalPerceptionMethodResearchUrbanRailTr...
因此自动驾驶城市场景的图像语义分割还存在许多问题需要解决,本文的研究重点是基于自动驾驶场景中的可实时的图像语义分割算法。本文的主要研究分为两部分:轻量级可实时运行语义分割模型构建与针对...
交通场景语义理解算法研究在交通图像采集阶段,手工标注数据集也是极其困难的;针对这些问题本论文基于深度卷积神经网络对语义分割算法进行了以下研究.针对图像语义分割过程中,对于低照度边缘处理...
通过了解关于城市交通流的形成过程的介绍与对交通拥堵现象的形成与传播过程的分析,应对城市交通拥堵的对策与方法的介绍。本论文通过分析城市交通现状及其形成的...
城市交通场景中的背景建模方法研究-计算机技术专业论文.docx,TN82学校代码分类号TN8210701TP391.4学号1203121838密级公开西安电子科技大学硕士...
内容提示:都市区及区域交通现代化浅谈GIS在城市交通及规划中的应用吴旭琼(福州I市规划设计研究院,福建福州350001)摘要:城市的交通拥挤,是目前各个城市急...
毕业设计(论文)中文题目:浅谈现代城市交通面临的问题及对策——以道路交通规划为例毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕...
目标追踪对于区域方法,如果可以在背景建模中恢复真实场景并且可以消除影响最终建模的相关特征,则可以最大化最大值。在提高区域方法的效率的问题城...