全卷积神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)

图像分割Keras：在Keras中实现Segnet，FCN，UNet，PSPNet和其他模型。 在Keras中实现各种深度图像分割模型。 链接到包含教程的完整博客文章： : 有效的Google Colab示例： Python介面： : CLI界面： ： 我们的其他仓库 Keras模型中的阶梯网络仅使用100个带标签的示例即可在MNIST上实现98％的测试准确性 杰出贡献者 Divam Gupta 鲁纳克（Rounaq Jhunjhunu）瓦拉 马里乌斯·贾斯顿 JaledMC 楷模 支持以下模型： 型号名称 基本型号 细分模型 fcn_8 香草CNN FCN8 fcn_32 香草CNN FCN8 fcn_8_vgg VGG 16 FCN8 fcn_32_vgg VGG 16 FCN32 fcn_8_resnet50 Resnet-50 F

文件包括：classes.txt; colors.txt; fcn_resnet18.onnx。Jetson Nano官方预训练模型

FCN网络个人理解版，欢迎提出宝贵意见

基于FCN-AlexNet的Semantic分割，matlab2021a测试，数据库也在里面了，可以直接运行。训练过程比较慢，需要耐心等待。

CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

给我发邮件以获取更多详细信息或任何查询。 prashant.surana@hotmail.com

在 Isomap 方法中，我们只需要发送我们的数据集并告诉我们在目标子空间中需要多少维，这种方法将 n 维输入减少到 k 维输出。

基于PASCAL的FCN网络结构图，使用Caffe深度学习框架绘制，内容为FCN8s.png，FCN16s.png，FCN32s.png

Deformable-ConvNets 下 R-FCN的 base model 的预训练模型。搬运至此，方便大家下载。 亦可原po下载，地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets