语义分割
介绍
该项目旨在使用完全卷积网络(FCN)标记图像的像素(也称为语义分割)。 它使用VGG-16实现转移学习并提取layer7的输出,然后使用1x1卷积,随后是几个转置的卷积层,并与跳过连接相结合以进行升采样。 网络架构如下:
设置
显卡
请确保您已启用Tensorflow GPU。 如果您的系统上没有GPU,则可以使用AWS或其他云计算平台。 该项目使用 。
框架和包装
确保已安装以下设备:
数据集
从下载。 将数据集提取到data文件夹中。 这将创建文件夹data_semantics其中包含所有培训的测试图像。
标签格式
名称ID类别'未标记',0,'无效' '自我车辆',1,'无效' '校正边界',2,'无效' '超出投资回报率',3,'无效' '静态',4,'无效' '动态',5,'无效' 'ground',6,'void' '道路',7,'地面' 人行道,8,地面'停车
2021-09-05 19:57:59
40.99MB
Python
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