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基于迁移学习的城市道路交通图像语义分割研究
【摘 要】
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智能交通系统作为智慧城市的重要组成部分,需要更强大的场景信息识别能力以及更高的识别性能。语义分割是实现图像理解的基础技术,可以为智能交通系统提供更有效的场景分析工具。常见机器学习算法要求训练数据集和测试数据集的概率分布满足独立同分布(IID)条件,但是在许多城市交通道路场景中此条件并不成立,导致在训练数据集上训练完成的模型部署到实际应用场景中时,性能出现显著下降,因此本文在分析城市道路交通图像语义
【出 处】
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南京航空航天大学
【发表日期】
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2020年01期
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