MarvinTeichmann/KittiSeg
این یک مدل تقسیم‌بندی جاده بر اساس دیتاست KITTI است که با استفاده از TensorFlow پیاده‌سازی شده. ️
کاربرد:
این پروژه برای شناسایی و تقسیم‌بندی نواحی جاده در تصاویر واقعی طراحی شده و بیشتر در سیستم‌های خودروهای خودران و درک صحنه بینایی ماشین کاربرد دارد. ️
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی به یک مدل قابل اعتماد برای تشخیص جاده در شرایط واقعی نیاز دارید، مخصوصاً در محیط‌های شهری یا جاده‌ای با نور و شرایط مختلف. همچنین وقتی از TensorFlow به عنوان چارچوب کاری استفاده می‌کنید، این مدل گزینه مناسبی است. ️
چند مثال از موارد استفاده:
- پیش‌بینی ناحیه قابل عبور برای خودروهای خودران
- بهبود سیستم‌های کمک راننده (ADAS)
- آموزش و تحقیق در حوزه بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق
- استفاده به عنوان پایه برای توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر تقسیم‌بندی معنایی
- ##RoadSegmentation
- ##KITTI
- ##TensorFlow
- ##AutonomousDriving
- ##ComputerVision
- ##DeepLearning
- ##SemanticSegmentation
- ##SelfDrivingCars
- ##ADAS
- ##MachineLearning