资料库(IROS 2020)
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SUIM数据集
用于自然水下图像的语义分割
1525张带注释的图像用于训练/验证,110个样本用于测试
BW :背景/水体• HD :潜水员• PF :水生植物和海草• WR :残骸/废墟
RO :机器人/仪器• RI :礁石/无脊椎动物• FV :鱼类和脊椎动物• SR :海底/岩石
SUIM-Net模型
全卷积编码器-解码器网络
SUIM-Net(RSB):简单轻巧的模型; 快速提供合理的性能
SUIM-Net(VGG):提供更好的泛化性能
详细的体系结构在; 还提供了相关的培训/测试脚本
脚本用于性能评估
基准评估
语义分割和显着性预测的性能分析
SOTA车型比较:• • • • •
指标:•区域相似度(F得分)和•轮廓精度(mIOU)
下载实验数据和检查点数据
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@inproceedings{islam2020s
2021-05-08 20:45:13
1.76MB
Python
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