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基于深度学习的道路场景分割算法研究
一、引言
随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用越来越广泛。道路场景分割作为自动驾驶、智能交通系统等领域的核心任务之一，对于提高道路交通安全性和交通效率具有重要意义。本文旨在研究基于深度学习的道路场景分割算法，以提高道路场景分割的准确性和实时性。
二、道路场景分割算法概述
道路场景分割是指将道路图像中的道路、车辆、行人等目标进行准确分割，以便于后续的自动驾驶、交通监控等任务。传统的道路场景分割算法主要基于图像处理和计算机视觉技术，但这些算法往往难以处理复杂的道路场景和动态变化的目标。近年来，深度学习技术的发展为道路场景分割提供了新的解决方案。
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