文件包括：classes.txt; colors.txt; fcn_resnet18.onnx。Jetson Nano官方预训练模型

FCN网络个人理解版，欢迎提出宝贵意见

基于FCN-AlexNet的Semantic分割，matlab2021a测试，数据库也在里面了，可以直接运行。训练过程比较慢，需要耐心等待。

CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

给我发邮件以获取更多详细信息或任何查询。 prashant.surana@hotmail.com

在 Isomap 方法中，我们只需要发送我们的数据集并告诉我们在目标子空间中需要多少维，这种方法将 n 维输入减少到 k 维输出。

基于PASCAL的FCN网络结构图，使用Caffe深度学习框架绘制，内容为FCN8s.png，FCN16s.png，FCN32s.png

Deformable-ConvNets 下 R-FCN的 base model 的预训练模型。搬运至此，方便大家下载。 亦可原po下载，地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

眼镜反光检测模型.h,文件，具体参考我的博客

这个演示展示了如何创建、训练和评估基于 AlexNet 的全卷积网络进行语义分割。MATLAB 和计算机视觉系统工具箱提供了 fcnLayers 函数来创建 FCN，但这是基于 VGG-16 的 FCN。如果你想使用更低的计算网络成本，FCN-AlexNet 可能是选择之一。 基于 AlexNet 的 FCN 语义分割演示。 了解如何定义基于 AlexNet 的 FCN、学习和评估您的网络。 Computer Vision System Toolbox 提供了一个名为 fcnLayers 的函数，它可以很容易地定义 FCN，但这是一个基于 VGG-16 的网络。当您由于计算成本而想尝试更紧凑的网络时，或者当您想尝试基于 VGG-16 以外的网络作为性能比较标准的 FCN 时，请尝试。 [键控]图像处理、分割、深度学习、深度学习、演示、IPCV演示、神经网络