选择性卷积神经网络代码

选择性卷积神经网络（Selective Convolutional Neural Network，SCNN）是一种针对场景理解和车道线检测任务的神经网络模型，其主要思想是根据不同位置处的特征信息，选择不同的卷积核来处理图像数据。这种网络结构可以有效地提高车道线检测的准确率和效率。

目前，SCNN的主要实现是基于Caffe框架，具体代码可以在GitHub上找到。以下是SCNN代码的主要结构：

1. 数据预处理：包括对图像进行裁剪、缩放等操作，以便适应网络模型的输入要求。

2. 网络结构定义：包括定义网络模型的输入、卷积层、池化层、全连接层等结构，以及定义损失函数和优化器。

3. 模型训练：包括对模型进行训练和调参，以获得最佳的模型性能。

4. 模型测试：包括对测试集图像进行预测，并根据预测结果计算模型的准确率和召回率等指标。