1，首先，dispnet去除了corr層，因為我還不確定corr層的原理是否正確，然後繼續採用左右影像cancat在一起，然後現在採用flyingthings3d的資料集，來看看效果如何？
2，我覺得road detection的任務還是不能用分類的方法，分類的方法還是產生單個單個的結果，很容易產生不連續的道路**結果。
def layer(x,filter_out):
ksize1x1 = 1
ksize3x3 = 3
ksize5x5 = 5
ksize7x7 = 7
stride = 1
filter_out_32=32
filter_out_1=1
shortcut = x
with tf.variable_scope('block_a'):
x1_conv_1x1=conv_2d(x, ksize1x1 ,stride,filter_out)
x1_conv_3x3=conv_2d(x, ksize3x3 ,stride,filter_out)
x1_conv_5x5=conv_2d(x, ksize5x5 ,stride,filter_out)
x1_conv_7x7=conv_2d(x, ksize7x7 ,stride,filter_out)
x2_conv_1x1=max_pooling(x1_conv_1x1, pool_size=[3,3], stride=1, padding='same')
x2_conv_3x3_1x1=conv_2d(x, ksize1x1 ,stride,filter_out_1)
x2_conv_5x5_1x1=conv_2d(x, ksize1x1 ,stride,filter_out_1)
x2_conv_7x7_1x1=conv_2d(x, ksize1x1 ,stride,filter_out_1)
cancat1=tf.cancat()
cancat1=cancat1+shortcut
shortcut =cancat1
cancat1= relu6(cancat1)
with tf.variable_scope('block_b'):
x1_conv_1x1=conv_2d(cancat1, ksize1x1 ,stride,filter_out)
x1_conv_3x3=conv_2d(cancat1, ksize3x3 ,stride,filter_out)
x1_conv_5x5=conv_2d(cancat1, ksize5x5 ,stride,filter_out)
x1_conv_7x7=conv_2d(cancat1, ksize7x7 ,stride,filter_out)
x2_conv_1x1=max_pooling(x1_conv_1x1, pool_size=[3,3], stride=1, padding='same')
x2_conv_3x3_1x1=conv_2d(x1_conv_3x3, ksize1x1 ,stride,filter_out_1)
x2_conv_5x5_1x1=conv_2d(x1_conv_5x5, ksize1x1 ,stride,filter_out_1)
x2_conv_7x7_1x1=conv_2d(x1_conv_7x7, ksize1x1 ,stride,filter_out_1)
cancat2=tf.cancat()
cancat2=cancat2+shortcut)
cancat2= relu6(cancat2)
return cancat2
工作小結之一2018 11 18
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