matlab的egde源代码R-FCN的Caffe分支 这是Caffe支持的一个分支，已在Windows（Windows 7、8，Server 2012 R2）和Linux（Ubuntu 14.04）下进行了测试。 Linux安装 预建步骤 将Makefile.config.example复制到Makefile.config 我们需要修改Makefile.config来指定一些软件PATHS，您可以查看my以供参考。 CUDA 下载CUDA Toolkit 7.5 。 Matlab的 取消注释MATLAB_DIR并相应地设置MATLAB_DIR以构建Caffe Matlab包装器。 支持Matlab 2014a和更高版本。 cuDNN（可选） 要使用NVIDIA专有的cuDNN软件进行cuDNN加速，请在Makefile.config中取消注释USE_CUDNN := 1开关。 cuDNN有时但并非总是比Caffe的GPU加速快。 下载cuDNN v3或cuDNN v4 。 然后将下载的zip解压缩到$ CUDA_PATH（通常为/ usr / local / cuda / inclu

UNet / FCN PyTorch 该存储库包含U-Net和FCN的简单PyTorch实现，这是Ronneberger等人提出的深度学习细分方法。 和龙等。 用于训练的合成图像/遮罩 首先克隆存储库并cd到项目目录。 import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np import helper import simulation # Generate some random images input_images , target_masks = simulation . generate_random_data ( 192 , 192 , count = 3 ) for x in [ input_images , target_masks ]: print ( x . shape ) print ( x . m

FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文： https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现： 本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码，加上了很多新的注释，并将代码更新到Pytorch1.x 首先是读取图像 #使用的VOC数据目录 voc_root = '/media/cyq/CU/Ubuntu system files/VOCdevkit/VO

图像分割任务中，传统的基于人工设计特征方法工作量大、复杂度高、分割精度较低，现有的基于全卷积神经网络（fully convolutional networks，FCN）的方法在分割边缘上不够精细。为了提高图像分割算法的分割精度，提出基于多源融合的全卷积神级网络模型，输入图片经过Sobel算子提取边缘特征获得特征矩阵，与RGB和灰度图像一起作为输入，将传统全卷积网络拓展成具有多种输入源的分割模型。在PASCAL VOC2012图像分割数据集上进行实验验证，结果显示该模型提高了图像分割的精度，具有良好的实时性和鲁棒性。

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

软着代码matlab py-RFCN-priv py-RFCN-priv基于，感谢bharatsingh430的工作。 免责声明 提供了官方的R-FCN代码（用MATLAB编写）。 py-R-FCN是从和修改而来，用法与相当相似。 py-R-FCN-multiGPU是的修改版本，原始代码可用。 py-RFCN-priv也支持。 caffe-priv支持，，，。 新的功能 py-RFCN-priv支持： 标签改组（仅单GPU训练）。 PIXEL_STD。 锚定外部图像（在中进行了描述）。 在汇聚层中。 根据输入的斑点大小执行双线性插值运算符。 2017/07/31：支持LargeMarginSoftmax和cpu转发psroipooling。 2017/08/04：添加了Deeplab和PSPNet支持。 2017年8月10日：通过添加变形psroipooling。 2017/08/18：添加ROIAlign支持。 2017/08/27：添加层以支持Senet。 2017/09/04：添加 安装 克隆py-RFCN-priv存储库 git clone https://github.com

python所写的语义分割代码，采用Pytorch框架，代码完整，完美运行。

url='http://drive.google.com/uc?id=0B9P1L--7Wd2vT0FtdThWREhjNkU' 从google drive中下载的FCN8s的预训练参数，上传到百度网盘上，有500MB左右。

SpixelFCN：具有完全卷积网络的超像素分割 这是CVPR-20文件中介绍的超像素分割网络的PyTorch实施： ，，和 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该培训代码主要是使用python 2.7，PyTorch 0.4.1，CUDA 9和Ubuntu 16.04开发和测试的。 在测试过程中，我们利用中的组件连接方法来增强超像素的连接性。该代码已包含在/third_paty/cython 。要编译它： cd third_party/cython/ python setup.py install --user cd ../.. 演示版 演示脚本run_demo.py使用我们的预训练模型（在/pretrained_ckpt ）为网格尺寸为16 x 16的超run_demo.py提供了像素。请随时通过将其复制到/demo/inputs来提供您自己的图像，然后运行 python ru

这只是对论文的重点标注，不是全文的全部翻译，适合有一定基础的同学。