cpp implementation
CN24 is a complete semantic segmentation framework using fully convolutional networks. It supports a wide variety of platforms (Linux, Mac OS X and Windows) and libraries (OpenCL, Intel MKL, AMD ACML…) while providing dependency-free reference implementations. The software is developed in the Computer Vision Group at the University of Jena.
这个是用来取super pixel的
这个也是cpp的，还是unsupervise，不过不知道行不行
是的直接打字就可以了。。视频的不能用么？视频不就是连续的图片么、、
https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public/
这个就是基于caffe的，而且比较新
https://sites.google.com/site/uqchang/home/cv-code
这个列表上面有几个可以看一下感觉
不过可能相对比较老
https://www.robots.ox.ac.uk/~tvg/code.php
这个代码列表里有Efficient Salient Region Detection，比较新的代码。但是region detection 是一个东西么？感觉是有点像
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/couprie-jmlr-14.pdf
这篇是lecun发的，不过是indoor的ss
http://www.cvlibs.net/links.php?page=Main+page
这也是个列表，似乎还算靠谱
https://github.com/tum-vision/AFS
cpp+cuda+opencv
这个好像不对，是“Automatic Feature Selection is a code framework for the feature selection method introduced in”特征选择用的
视频的肯定没法用，视频是连续的图片没错，但是街景数据集里的图片并不连续啊。。。。。
"数据集有这样几个都比较好用，KITTI，CBCL StreetScenes Challenge Framework，谷歌街景的一个数据集"
deeplab的caffe model没法直接用原生的caffe编译出来的运行。
应该是因为它们加上了自己的代码字段。
这地就直接这么打字？这样，我看里面还有基于视频的。。咱们需要用公共街景数据集，里面都是一张一张的街景照片，基于视频的分割程序咱们肯定没法用。这样，等你回宿舍了，从这里 http://cbcl.mit.edu/software-datasets/streetscenes/ 把CBCL这个街景数据集下下来，里面都是一张张的街景图片，找到分割代码之后，可以看看哪个比较好用