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Implementação de rede neural convolucional E-Net com o intuito de ser utilizada na tarefa de detecção de região navegável por robô autônomo.

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Grupo-SEMEAR-USP/E-Net_Road-Detection

 
 

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E-Net - Road Detection

Implementação da Rede Neural Convolucional E-Net (Efficient Neural Network) com o intuito de ser utilizada na tarefa de detecção de região navegável por robô autônomo.
Propondo uma grande redução de parâmetros com o intuito de ser utilizado em dispostivos embarcados, esse repositório possui com intuito reproduzir o modelo e propor modificações a fim de ser implementado em um robô autônomo utilizando de hardware de relativo baixo custo.

Como Usar

O modelo está divido entre os arquivos .py na pasta implementation, para treinar o modelo é só acessar o arquivo jupyter notebook E_net_train.ipynb e seguir as instruções que indicam os parâmetros utilizados e depois executar o bloco que contém o algoritmo de treino. Para o teste, equivale o mesmo para o arquivo E_net_test.ipynb

Referências

  1. A. Paszke, A. Chaurasia, S. Kim, and E. Culurciello. Enet: A deep neural network architecture for real-time semantic segmentation. arXiv preprint arXiv:1606.02147, 2016.

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Implementação de rede neural convolucional E-Net com o intuito de ser utilizada na tarefa de detecção de região navegável por robô autônomo.

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