FCN语义分割算法已经在很多主流深度学习平台上实现了，包括Caffe、TenserFlow、MatConvNet等。这篇博客主要介绍如何在MatConvNet上运行起FCN语义分割，包括CPU和GPU版本。博主的平台是Matlab2017a+Cuda8.0。
segmentation
实时超像素分割IER方法（CSEO方法）
这篇博客介绍博主事先的CSEO超像素分割方法，CSEO法是目前已知最快的超像素分割算法，可以在640*480*3大小的图像上达到38ms的速度（使用单核CPU@2.5GHz），并且分割区域数与时间无关，是目前超像素分割领域的state-of-art。
OpenCV内封装了主流的SLIC算法，当然，无法实时。这篇博客由于客观原因不提供源码、原理解释，只提供一些论文索引和博主的实验结果，仅供研究者参考。
博主使用Kinect摄像头采集图像数据，将采集的四通道数据转换为三通道数据，然后缩放至920*540（原图为1080p），采集图像和超像素分割在同一个线程中，最终速度为48ms，如果使用640*480，将算法部分从主线程中分离出来，达到论文中所说的38ms是可能的。