马里奥matlab代码STD2P的源代码，用于实现“基于时空数据驱动池的RGBD语义分割（CVPR2017）”

马里奥matlab代码STD2P “ STD2P：使用时空数据驱动池的RGBD语义分割（CVPR2017）”的源代码 请访问项目页面以获取所有信息：。 安装和外部软件 要运行我们的模型，您需要安装我们修改后的Caffe和一些外部软件。 在我们的方法中，我们使用Epic Flow（）和MCG超像素（）的RGBD版本。 在史诗般的流程中，我们使用RGBD版本结构化森林进行边缘检测（）。 测试 计算深度的HHA表示形式。 我们将HHA表示用于深度，将一个通道的表示转换为三个通道。 计算HHA表示形式的源代码可在处找到。 计算超像素和光流。 计算区域对应关系。 我们提供Matlab代码在region_correspondence文件夹中建立区域对应关系。 运行演示代码run.m以查看其工作方式。 使用RGB + HHA下载基线模型FCN-16，并在上下载我们的预训练模型。 生成完整模型。 python generate_full_network.py 结果，在文件夹examples / models中生成了full_std2p_nyud2.caffemodel。 使用predict.py来运行