(a) SegNet Basic output (b) Blended with input (c) Same input with SSD detection 概要 SegNetはケンブリッジ大学が提案した、ディープラーニングを用いるオープンソースの画像分割手法で、交通シーンにおいて画素単位で画像を分割することが可能です。SegNetのアーキテクチャにはEncoderネットワークとDecoderネットワークが構成されており、EncoderネットワークはVGG16モデルの一部を用いて、物体の特徴情報を抽出する。それに対してDecoderネットワークはこれまで得られた特徴情報を元に車や道路などの物体ごとにラベリングを行います。しかし、SegNetは画像単位で分割することを実現できているのですが
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