KittiSeg

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做车载摄像头道路检测的团队，如果想找一个轻量又完整的参考实现，这个项目值得细读。它用全卷积网络把可行驶路面从背景里分出来，训练时只用了250张密集标注的KITTI图像，却在基准上拿到超过96%的MaxF1，对没有海量分割数据可用的团队来说，这个数据效率本身就是很实用的经验。代码把训练、评估、可视化和演示都放在一起，推理速度约95毫秒一张图，放到对延迟敏感的流水线里也够用。项目基于TensorVision后端组织，模块拆得干净，当作自己写TensorFlow分割实验的模板来研究很合适；即便之后要换更新的框架，从这套结构里也能学到不少东西。