Семантическая сегментация изображений в проекте «Duckietown»

Подробнее Статья посвящена сравнительному анализу алгоритмов семантической сегментации и исследованию их применимости на примере проекта «Duckietown». Рассмотрены как классические алгоритмы семантической сегментации, так и алгоритмы, использующие подходы машинного обучения. Исследованы фреймворки машинного обучения с учетом всех ограничений проекта «Duckietown». По результатам исследования для решения задачи сегментации в проекте «Duckietown» были выбраны нейросетевые алгоритмы, основанные на сетях U-Net, SegNet, DeepLab-v3, FC-DenceNet и PSPNet. U-Net и SegNet и протестированы на симуляторе «Duckietown».