文件名称：用卷积滤波器matlab代码-CRF-RNN-REPL:CRF-RNN-REPL
文件大小：1.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 06:52:01
系统开源
用卷积滤波器matlab代码CRF-RNN用于语义图像分割 现场演示： 更新： 版本现已可用。 现在，我们支持最新的Caffe未来版本。 该软件包包含ICCV 2015论文中发布的“ CRF-RNN”语义图像分割方法的代码。 本文最初在NET中进行了描述。 基于此代码的在线演示在2015 ICCV上获得了最佳演示奖。我们的软件基于深度学习库构建。 当前版本由以下人员开发： ，，，和Suzhizhong。 导师： 我们的工作允许计算机识别图像中的对象，而我们的工作的与众不同之处在于，我们还可以恢复对象的2D轮廓。 目前，我们已经训练了该模型以识别20个班级。 该软件可以让您在自己的图像上测试我们的算法–试试看是否可以欺骗它，如果您得到一些好的示例，可以将其发送给我们。 我们为什么这样做？ 这项工作是为弱视者打造增强现实眼镜项目的一部分。 请在此处阅读有关内容。 有关演示和有关CRF-RNN的更多信息，请访问项目网站：。 如果您使用此代码/模型进行研究，请引用以下论文： @inproceedings{crfasrnn_ICCV2015, author = {Shuai Zheng and
【文件预览】：
CRF-RNN-REPL-master
----README.md(11KB)
----CONTRIBUTORS.md(2KB)
----.gitmodules(81B)
----sample.png(838KB)
----LICENSE(3KB)
----caffe()
----python-scripts()
--------TVG_CRFRNN_new_deploy.prototxt(9KB)
--------TVG_CRFRNN_COCO_VOC.prototxt(7KB)
--------README.md(1KB)
--------download_trained_model.sh(61B)
--------bilateral.par(42B)
--------input.jpg(104KB)
--------spatial.par(42B)
--------output.png(50KB)
--------crfasrnn_demo.py(6KB)
----matlab-scripts()
--------TVG_CRFRNN_new_deploy.prototxt(9KB)
--------TVG_CRFRNN_COCO_VOC.prototxt(7KB)
--------README.md(1KB)
--------devtools()
--------download_trained_model.sh(61B)
--------bilateral.par(42B)
--------crfrnn_demo.m(1KB)
--------map.mat(349B)
--------input.jpg(104KB)
--------spatial.par(42B)