最近我开始深入研究深度学习领域，特别是图像语义分割方向。为了提升自己的技能，我决定从一个经典的模型——ENet开始学习。ENet以其高效性著称，非常适合边缘计算设备。这篇学习笔记记录了我使用TensorFlow框架实现ENet的过程。
首先，我花了些时间理解ENet的架构，这包括它的各个组件：编码器（Encoder）、瓶颈层（Bottleneck Layers）和解码器（Decoder）。每个部分都有其独特的作用，共同构成了一个高效的模型。接下来，我着手准备环境，安装了TensorFlow和其他必要的库，比如NumPy和Matplotlib，以便于数据处理和结果可视化。
随后，我开始仔细阅读源代码，并尝试理解每一行背后的逻辑。我发现，虽然ENet的设计初衷是为了运行在资源受限的环境中，但其代码结构却异常清晰，这让我受益匪浅。通过这个过程，我对TensorFlow框架有了更深的理解，也对如何构建高效的神经网络模型有了新的认识。希望我的笔记能帮助到同样对ENet感兴趣的朋友们！🚀
深度学习 ENet TensorFlow