道路场景语音分割相关的文献和代码能给我些吗
时间: 2024-04-15 10:25:09 浏览: 10
当然可以!以下是一些关于道路场景语义分割的研究文献和相关代码资源:
文献:
1. Xiaozhi Chen et al. "Semantic Deep Learning for Advanced Driver Assistance Systems: A Survey." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2017. [论文链接](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7560367)
2. Marc Aubreville et al. "Semantic Segmentation of Road Scenes: A Review." IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2018. [论文链接](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8533806)
3. Seong-Gyun Jeong et al. "Road Scene Segmentation Using Deep Neural Networks with Pixel-Level Classifiers." Sensors, 2019. [论文链接](https://www.mdpi.com/1424-8220/19/24/5518)
4. Chen-Yu Lee et al. "ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation." CVPR 2018. [论文链接](https://arxiv.org/abs/1606.02147)
代码:
1. MIT Scene Parsing Benchmark: 提供了多种语义分割模型的代码实现和预训练模型,包括FCN、DeepLab等。[GitHub链接](https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation)
2. SegNet: 以Caffe为基础实现的SegNet模型,用于语义分割任务。[GitHub链接](https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet)
3. ESPNet: 基于PyTorch实现的轻量级语义分割模型ESPNet。[GitHub链接](https://github.com/sacmehta/ESPNet)
请注意,这些资源提供了一些经典的语义分割模型和实现,但始终建议根据你的具体需求进行选择和进一步的调整。
希望这些资源能对你的研究有所帮助!如有其他问题,请随时提问。