keras版FCN網路進行影象語義分割--使用VOC2012資料

阿新 • • 發佈：2019-01-21

原始碼下載：https://github.com/aurora95/Keras-FCN

下載FCN的原始碼，安裝完畢後，下載資料集VOC 2012和MS COCO。

使用按下ctrl+h組合掉出Linux的隱藏檔案，進入.keras檔案，會發現一個datasets檔案。將下載好的Pascal voc2012資料集放在/home/***/.keras/datasets/VOC2012目錄下。

原工程程式碼目錄結構：

原始碼下載：https://github.com/aurora95/Keras-FCN 下載FCN的原始碼，安裝完畢後，下載資料集VOC 2012和MS COCO。使用按下ctrl+h組合掉出Li

一.導論在影象語義分割領域，困擾了電腦科學家很多年的一個問題則是我們如何才能將我們感興趣的物件和不感興趣的物件分別分割開來呢？比如我們有一隻小貓的圖片，怎樣才能夠通過計算機自己對影象進行識別達到將小貓和圖片當中的背景互相分割開來的效果呢？如下圖所示：而在2015年

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一：目的利用上篇文章編譯好的python介面，採用FCN（Caffe版本）進行影象分割；二：影象語義分割 1. 環境準備 (1) Caffe-Windows的python介面編譯，可參見上篇博文。 (2) 下載FCN原始碼。作者在github上開源了程式碼

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前言 (嘔血製作啊！)前幾天剛好做了個影象語義分割的彙報，把最近看的論文和一些想法講了一下。所以今天就把它總結成文章啦，方便大家一起討論討論。本文只是展示了一些比較經典和自己覺得比較不錯的結構，畢竟這方面還是有挺多的結構方法了。介紹影象語義分

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本文為論文閱讀筆記，不當之處，敬請指正。 A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation: 原文連結摘要影象語義分割正在逐漸成為計算機視覺及機器學習研究人員的研究熱點。大

影象語義分割的意思就是機器自動分割並識別出影象中的內容，我的理解是摳圖… 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)選擇候選框，但是僅僅是候選框，那麼我想提取候選框裡面的內容，就是影象語義分割了。

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深度卷積網路，多孔卷積和全連線條件隨機場的影象語義分割 Taylor Guo, 2017年5月03日星期三摘要本文的主要任務是深度學習的影象語義分割，主要有3個方面的貢獻，有重要的實踐價值。首先，用上取樣濾波器進行卷積，或“多孔卷積”,

https://www.leiphone.com/news/201705/YbRHBVIjhqVBP0X5.html 大多數人接觸 “語義” 都是在和文字相關的領域，或語音識別，期望機器能夠識別你發出去的訊息或簡短的語音，然後給予你適當的反饋和回覆。嗯，看到這裡你應該已經猜到了，影象領域也是存

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吶，我也是做影象分割的啦，最近看到有大佬整理了影象分割方面最新的論文，覺得很有幫助，就轉載過來了，感覺又有很多要學的內容了。 Semantic Segmentation Adaptive Affinity Field for Sem