文件名称：CarND语义分割
文件大小：341KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-11 19:05:12
Python
语义分割 介绍 在此项目中，您将使用完全卷积网络（FCN）在图像中标记道路像素。 设置 显卡 main.py将检查以确保您使用的是GPU-如果您的系统上没有GPU，则可以使用AWS或其他云计算平台。 框架和包装 确保已安装以下设备： 对于SciPy的imresize函数，您可能还需要 。 数据集 从下载。 将数据集提取到data文件夹中。 这将创建一个包含所有训练图像的data_road文件夹。 开始 实行 在“ TODO”注释指示的main.py模块中实现代码。 不需要填写带有“ OPTIONAL”标签的注释。 跑 运行以下命令以运行项目： python main.py 注意：如果在Jupyter Notebook系统中运行此消息，例如有关测试状态的消息，可能会出现在终端中而不是笔记本中。 输出示例 以下是受过训练的网络输出充分与不足的示例： 足够的结果 结果不足 提交 确保您已通过
【文件预览】：
CarND-Semantic-Segmentation-master
----helper.py(6KB)
----main.py(5KB)
----data()
--------.gitignore(48B)
----LICENSE(1KB)
----examples()
--------insufficient_result.png(175KB)
--------sufficient_result.png(154KB)
----.gitignore(1KB)
----project_tests.py(8KB)
----README.md(5KB)
----set_git.sh(673B)