deeplab_v3:Deeplabv3 +的Keras实现-源码
deeplab_v3
Deeplabv3 +的Keras实现
Deeplabv3 +的Keras实现
DeepLab是用于语义图像分割的最先进的深度学习模型。
模型基于原始的TF冻结图。 可以将预训练的权重加载到此模型中。 权重直接从原始TF检查点导入。
如何获得标签
模型将返回形状的张量（batch_size，height，width，classes）。 要获取标签，您需要将argmax应用于退出层的logits。 在image1.jpg上进行预测的示例：
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2 # used for resize. if you dont have it, use anything else
import numpy as np
from model import Deeplabv3
deeplab_mod
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资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 9KB ） deeplab_v3:Deeplabv3 +的Keras实现-源码","children":[{"title":"deeplab_v3-master","children":[{"title":"load_weights.py <span style='color:#111;'> 1.12KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"model.py <span style='color:#111;'> 22.49KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"extract_weights.py <span style='color:#111;'> 3.56KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.54KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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