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文檔簡介

基于SegNet的街景分割實驗指導書一、實驗目的掌握深度學習在計算機視覺領域的應用，熟悉深度學習基礎知識，包括卷積神經網絡和圖像分割技術。通過實踐，了解SegNet模型的基本原理，掌握模型訓練、驗證和測試的流程，以及如何評估模型在街景分割任務上的性能。二、實驗要求利用Python語言和深度學習框架（本實驗指導書以Pytorch為例）構造簡單的街景分割模型，以實現街景分割任務。提供評估指標的數值，包括像素準確率，平均像素準確率，平均交并比等，本實驗對指標數值不做要求。（參考文獻/pdf/1511.00561）如果選擇做此實驗作業，按規定時間在課程網站提交實驗報告、代碼以及PPT。三、實驗原理模型結構SegNet是一種用于圖像分割的深度卷積神經網絡。它通過對輸入圖像進行像素級別的分類，將圖像分割為不同的類別。SegNet模型主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分組成，編碼器負責提取圖像特征，解碼器負責將特征映射回原始圖像尺寸并進行分類。如圖1所示。圖1SegNet網絡結構模型輸入SegNet的輸入是一張待分割的圖像，通常是彩色圖像。輸入圖像的尺寸可以根據具體任務和數據集而定，但通常會經過預處理，如縮放、裁剪和歸一化，以滿足模型的輸入要求。模型輸出SegNet的輸出是對輸入圖像的像素級別的分類結果，即對每個像素點進行分類，將圖像分割為不同的類別。輸出通常是一個與輸入圖像尺寸相同的矩陣，每個像素值表示該像素所屬的類別。具體地，SegNet的解碼器輸出的是一個與輸入圖像相同大小的矩陣，其中每個像素對應一個類別。這個矩陣可以看作是對輸入圖像的分割結果，每個像素值表示該像素所屬的類別，如道路、建筑物、汽車等。四、實驗所用工具以及數據集本實驗基于SegNet進行街景分割任務。使用的數據集是CambridgedrivingLabeledVideoDatabase(CamVid)。數據集下載地址：http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/CamVid是一個常用的用于語義分割的數據集，特別是在自動駕駛和計算機視覺領域。該數據集包含來自駕駛視頻的圖像和相應的像素級標簽，用于將圖像中的每個像素分類為不同的類別，如道路、行人、汽車、建筑物等32個不同的類別，標簽使用顏色編碼，每種顏色代表一個類別。該數據集包含數百個來自駕駛場景的圖像，分辨率為960x720像素。這些圖像涵蓋了不同的天氣條件、場景和路面情況。每個圖像都有相應的像素級標簽，用于指示每個像素的類別，如道路、行人、汽車等。五、實驗步驟和方法數據加載和

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