首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv3+使用的TensorFlow框架,并且为了提高训练的速度,因此在训练开始前,需要转换成tfrecorde类型的文件来进行训练,因此,我们直接仿照pascal voc 2012数据集的数据结构来制作数据集,这样我们在训练所需图片准备完成之后可以直接复用转换tfrecorde的脚本。
image_folder :数据集中原输入数据的文件目录地址 semantic_segmentation_folder:数据集中标签的文件目录地址 list_folder : 将数据集分类成训练集、验证集等的指示目录文件目录 image_format : 输入图片数据的格式 output_dir:制作的TFRecord存放的目录地址(自己创建)...
制作脚本(图9)或在源码中设置相应输入、输出数据路径,完成tfrecord数据集的生成。 图9 tfrecord生成脚本 生成的tfrecord文件如图10所示,在build_voc2012_data.py中根据自己数据集数据量的大小来设置分块碎片数(默认_NUM_SHARDS=4)。 图10 tfrecord文件 3 Training 3.1 源码修改 1)数据集描述信息添加 在源码./...
在conda prompt中启动labelme环境运行labelme_json_to_dataset 输出的目录,得到很多文件夹,每个文件夹里都有四个文件,我们只需要label.png 3.提取出所有文件夹中的label.png并改成对应的名字放在指定目录中,(没做,制作自己的数据集时用到) label.py代码如下: import os import shutil inputdir = 'G:/Seg552VO...
如果要做一个自己的VOC数据集 问题 TensorFlow Allocation of 1511424000 exceeds 10% of system memory tf:failed to alloc 268435456 bytes on host: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 在自己电脑实现Deeplabv3+ 首先要清楚图像分割和语义分割的不同 图像分割只需要根据某些规则分成若干个特定的区域,画出那个框来就OK了 ...
deeplab v3+算是目前来说最先进的语义分割算法,尽管现在有精确到头发丝的分割方法:Soft Semantic Segmentation. 但谷歌开源了deeplabv3+,我们可以直接使用不同的backbone和数据集来训练我们自己的分割模型。如果你想做一个分割的应用,那这个方法再合适不过。
3.制作数据集 3.1 labelme 用的labelme 版本是3.9.0 labelme 版本不对 会出现 attributeerror: module 'labelme.utils' has no attribute 'draw_label' labelme对图片进行多变形标注后,会出现 图片以及相关的json文件 而deeplabV3+的数据集需要这些json文件 将这些json 文件放在一起。我放在 testdata 文件夹...
分割效果展示除了Cityscapes数据集，DeepLabV3+还能处理包括车道线在内的其他自定义数据集，如车道线分割效果就相当出色。数据集制作数据集制作的关键是将标注转换为单通道的label图像。使用polygon格式保存标注，并通过核心代码将其转化为mask。例如，像素值代表类别ID，忽略标签通常设为255。TFRecord生成通过...
deeplabv3+训练自己的数据集 deeplabv3+训练⾃⼰的数据集 数据集的制作及相关代码修改 源代码链接: 笔者使⽤的是类似voc2012的数据集,最终的⽬的是进⾏语义分割。要想获得这样的数据集可以使⽤labelme进⾏标注,也可以使⽤PS进 ⾏处理。笔者使⽤了PS进⾏标注,⽣成了灰度图。 为了⽅便,使...
Keras 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台(Bubbliiiing 深度学习 教程) 2.5万 261 1:36:35 App 从0开始撸代码--手把手教你搭建AlexNet网络模型训练自己的数据集(猫狗分类) 1.6万 91 1:14:18 App 从0开始撸代码--手把手教你搭建LeNet-5网络模型 2772 59 4:30:47 App 冒死上传!价值5880的【图像分割系列...