本文主要是介绍Segmentation简记5-AuxNet: Auxiliary tasks enhanced Semantic Segmentation for Automated Driving，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
创新点
1.分割网络为主任务，深度估计网络为辅任务
2.loss的设计
总结如图所示
网络结构如图所示
其实很容易理解。
backbone是基于ResNet50
分割网络是基于FCN8
深度估计网络与分割网络类似，最后一层是回归深度层。
最有意思的是两种任务的loss的合并。
分割的loss很常见：cross entropy
深度loss：mean absolute error
算法一：
算法二:
结语
1.亮点不突出
2.禁用一幅图像估计深度，简直不可思议，人都做不好。
这篇关于Segmentation简记5-AuxNet: Auxiliary tasks enhanced Semantic Segmentation for Automated Driving的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
