要这么干,首先需要下载tensorflow源码,完成编译,然后调用相关的API函数实现C语言版本的调用,完成模型的加载、前向推理预测与解析。 本文主要讲DeeplabV3+语义分割模型的tensorflow C接口部署,不涉及到模型的训练过程,训练过程可以参考: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab. 官方提供了PASCAL...
语义分割(semantic segmentation)进行稠密预测(dense prediction)推断每个像素点的类标签,通过这种方式,区域或物体内的像素点被标记为相应的类别。 物体分割(instance segmentation):分别标记同一类的不同物体,甚至是基于部分的分割(part based segmentation),将已经分割出的类进一步分割为底层的组成部分。 X={x1,x2,.....
三、代码实现 总结 一、网络模型 1.deeplabv1 深度卷积神经网络(DCNN)和条件随机场(CRF)相结合来解决像素级分类问题,最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力,对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题,通过空洞卷积来扩大感受野。 2.deeplabv2 ASPP(atrous spatial pyramid pooling)融合不同尺度下的...
MODNet模型学习分为三个部分,分别为:语义部分(S),细节部分(D)和融合部分(F)。 在语义估计中,对high-level的特征结果进行监督学习,标签使用的是下采样及高斯模糊后的GT,损失函数用的L2-Loss,用L2loss应该可以学到更soft的语义特征; 在细节预测中,结合了输入图像的信息和语义部分的输出特征,通过encoder-decoder对...
3.语义分析 4.符号汇总 经过上述步骤后,可以把文本代码转成成汇编代码,即后缀为.s 的汇编文件,此时代码我们已经看不懂了,文件格式为elf,需要用其他工具来解析查看此文件,这里就不展示了。 如果想要深究,推荐《编译原理》这本书 编译阶段需要注意的是符号汇总这个操作,此操作会把各种符号汇总,方便后续符号表的形成...
Q:语义分割和人群计数非常类似,能不能直接用一些分割网络呢? A:二者同属于逐像素任务,前者为逐像素分类,后者为逐像素回归。根据我的实验,某些分割网络直接修改最后一层为回归层后,其效果与backbone相比,提升非常有限。甚至性能会有所下降。深层问题暂时还没有仔细思考。不过据我所知,有人对此问题已经做了研究,大家...
单独设立.rodata段的好处有很多,比如语义上支持了C的const常量,而且操作系统在加载的时候可以将.rodata段的内容映射为只读区,这样对于这个段的任何修改都会被判为非法,保证了程序的安全性。 ⑤ .symtab符号表段 .symtab段用于存符号表。每个目标文件都有一个相应的符号表(Symbol Table),记录了目标文件中用到的所有...
语义分析 语义分析由语义分析器完成,它所能分析的语义是静态语义,即编译期间可以确定的语义,运行期间才能确定的语义是指动态语义,比如将0作为除数是一个运行期间的语义错误。静态语义通常包括声明和类型匹配,类型转换,如浮点型到整型转换。经过语义分析以后整个语法树都被标识了类型,如果有些类型需要做隐式转换,语义分析...
这个问题有两面性:首先,我们现在计算的是字节数而不是字符数,因为在ASCII的世界中,字符和字节在语义上是相同的。对于我们现在的代码而言,如果它遇到UTF-8编码的“皱眉”符号,那么至少会被计算成两个字符,而实际上应该计算成一个字符。好吧,也许我们应该尝试进行解码,但这件事说起来容易做起来难,因为我们分割文件的...