详细介绍
SegNet 是一种用于图像语义分割的深度学习模型，由剑桥大学的 Vijay Badrinarayanan 等人在 2015 年提出。SegNet 的设计灵感来自于传统的卷积神经网络（CNN），但其主要目标是实现像素级的图像分割。SegNet 的核心结构包括编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。编码器部分通常使用预训练的卷积神经网络（如 VGG16）来提取图像特征，而解码器部分则通过上采样操作将特征图恢复到原始图像的分辨率，从而实现像素级的分类。
主要功能
- 图像语义分割：SegNet 能够对图像中的每个像素进行分类，从而实现精确的语义分割。
- 实时处理：由于其轻量级的网络结构，SegNet 在保持较高分割精度的同时，能够实现较快的处理速度，适合实时应用场景。
- 多类别分割：SegNet 支持多类别的语义分割，能够同时识别和分割图像中的多个对象类别。
- 适用于小数据集：SegNet 的设计使其在较小的数据集上也能表现出较好的性能，适合资源有限的研究和应用场景。