深度學(xué)習(xí) 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書 實(shí)驗(yàn)6：基于SegNet的街景分割實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書

基于SegNet的街景分割實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆丈疃葘W(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用，熟悉深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像分割技術(shù)。通過實(shí)踐，了解SegNet模型的基本原理，掌握模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試的流程，以及如何評估模型在街景分割任務(wù)上的性能。二、實(shí)驗(yàn)要求利用Python語言和深度學(xué)習(xí)框架（本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書以Pytorch為例）構(gòu)造簡單的街景分割模型，以實(shí)現(xiàn)街景分割任務(wù)。提供評估指標(biāo)的數(shù)值，包括像素準(zhǔn)確率，平均像素準(zhǔn)確率，平均交并比等，本實(shí)驗(yàn)對指標(biāo)數(shù)值不做要求。（參考文獻(xiàn)/pdf/1511.00561）如果選擇做此實(shí)驗(yàn)作業(yè)，按規(guī)定時(shí)間在課程網(wǎng)站提交實(shí)驗(yàn)報(bào)告、代碼以及PPT。三、實(shí)驗(yàn)原理模型結(jié)構(gòu)SegNet是一種用于圖像分割的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過對輸入圖像進(jìn)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(fù)責(zé)提取圖像特征，解碼器負(fù)責(zé)將特征映射回原始圖像尺寸并進(jìn)行分類。如圖1所示。圖1SegNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集而定，但通常會(huì)經(jīng)過預(yù)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(jié)果，即對每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類，將圖像分割為不同的類別。輸出通常是一個(gè)與輸入圖像尺寸相同的矩陣，每個(gè)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(gè)與輸入圖像相同大小的矩陣，其中每個(gè)像素對應(yīng)一個(gè)類別。這個(gè)矩陣可以看作是對輸入圖像的分割結(jié)果，每個(gè)像素值表示該像素所屬的類別，如道路、建筑物、汽車等。四、實(shí)驗(yàn)所用工具以及數(shù)據(jù)集本實(shí)驗(yàn)基于SegNet進(jìn)行街景分割任務(wù)。使用的數(shù)據(jù)集是CambridgedrivingLabeledVideoDatabase(CamVid)。數(shù)據(jù)集下載地址：http://mi.eng.cam.ac.uk/research/projects/VideoRec/CamVid/CamVid是一個(gè)常用的用于語義分割的數(shù)據(jù)集，特別是在自動(dòng)駕駛和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)集包含來自駕駛視頻的圖像和相應(yīng)的像素級標(biāo)簽，用于將圖像中的每個(gè)像素分類為不同的類別，如道路、行人、汽車、建筑物等32個(gè)不同的類別，標(biāo)簽使用顏色編碼，每種顏色代表一個(gè)類別。該數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個(gè)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(gè)圖像都有相應(yīng)的像素級標(biāo)簽，用于指示每個(gè)像素的類別，如道路、行人、汽車等。五、實(shí)驗(yàn)步驟和方法數(shù)據(jù)加載和