一套完整的语义分割的源代码，标注清晰明确，内容充实完备，修改简便，于MATLAB平台运行，适用于学习语义分割各阶段的研究学习人员。

语言：MATLAB—交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

作者 | 黄浴，奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁 转载自知乎   AI科技大本营编辑 简单回顾的话，2006年Geoffrey Hinton的论文点燃了“这把火”，现在已经有不少人开始泼“冷水”了，主要是AI泡沫太大，而且深度学习不是包治百病的药方。 计算机视觉不是深度学习最早看到突破的领域，真正让大家大吃一惊的颠覆传统方法的应用领域是语音识别，做出来的公司是微软，而不是当时如日中天的谷歌。计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是2012年ImageNet比赛，采用的模型是CNN，而不是Hinton搞的RBM和DBN之类，就是Hinton学生做出来以他命名的AlexNet。 （注：顺便提

介绍了在fpga平台上实现视频编解码处理的一些基本技术，可为从事相关专业设计的朋友们提供有益的借鉴。

 为了解决在一个屏幕上收看多个信号源的问题，对基于FPGA 技术的视频图像画面分割器进行了研究。研究的主要
特色在于构建了以FPGA 为核心器件的视频画面分割的硬件平台，首先，将DVI 视频信号，经视频解码芯片转换为数字
视频图像信号后送入异步FIFO 缓冲。然后，根据画面分割需要进行视频图像数据抽取，并将抽取的视频图像数据按照一
定的规则存储到图像存储器。最后，按照数字视频图像的数据格式，将四路视频图像合成一路编码输出，实现了四路视频
图像分割的功能，提高了系统集成度，并可根据系统需要修改设计和进一步扩展功能，增加了系统的灵活性，适用于多种
不同领域。

中国知网的资源，对于做画面分割具有指导意义。

SSN(结构分割网络)时序行为检测

乳腺癌超声图像数据集-Breast Ultrasound Images Dataset，所有图像均分为正常、良性和恶性，每个图像都有标记，可用于乳腺癌图像分类，分割等研究，该资源国外网站可下载，但是国内速度较慢，特此上传。

splitterwnd实现不同位置的分割窗口的隐藏，对于想实现窗口隐藏的朋友有很大的帮助，是对CSplitterWnd类的应用。

格式化工厂,强大的格式转换软件，用来做视频格式转换、分辨率调整等很方便的一个实用工具，提供了音视频文件的剪辑，合并，分割