本文将从多个角度对DeepLabv3进行详细解读,通过实际测试数据来评估其效果,并提供操作建议与问题解决方法,帮助你更好地了解与应用这一先进技术。 在图像分割领域,DeepLabv3可谓是大名鼎鼎。作为一款基于深度学习的图像分割模型,它以其出色的性能和精准度受到了广泛关注。那么,DeepLabv3究竟是否值得一试呢?本文将通过实测...
DeepLabV3+是一种用于图像语义分割的深度学习模型,它在云计算领域具有广泛的应用。在测试集上测试DeepLabV3+可以通过以下步骤进行: 数据准备:首先,需要准备测试集的图像数据。测试集应包含一系列需要进行语义分割的图像样本。 模型加载:将训练好的DeepLabV3+模型加载到内存中。可以使用各种深度学习框架(如TensorFlow、PyTor...
tensorflow 语义分割系列DeepLabV3/V4实践 语义分割是图像高级别像素理解的主要任务之一,也是无人驾驶的重要技术基础。前面已经对该方面进行过复现实验,见:空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试(tensorflow)。近段时间,google又推出了deeplab v3及其升级版本(deeplab v3 plus),并且集成到其model库中,因此,对该库进行...
import numpy as npfromPIL importImagefromtqdm import tqdm#---# # 想要增加测试集修改trainval_percent # 修改train_percent用于改变验证集的比例9:1# # 当前该库将测试集当作验证集使用,不单独划分测试集 #---# trainval_percent =1#1代表不生成test.txt 如果是0.9那么就划分0.1给test.txt train_percent ...
本篇主要记录一下在百度无人车车道线检测数据集下,训练deeplabv3+模型,对比5种不同的训练方式所需要的时间。 使用初赛阶段的数据,共21,914张标注图片,分成训练数据集12932张,测试数据集8982张。分辨率3384×1710。 显卡2080Tipytorch=1.7 cuda=11.0 python=3.8 ...
修改main.ipynb测试2(test 2 cell)参数并运行,运行测试2单元得到可视化结果。 数据处理(dataset.py) 数据处理流程如下所示: 将语义标签转换为灰度图(dataset.py中SegDataset.get_gray_dataset) 将图片和标签灰度图转换为mindrecord格式数据集(dataset.py中SegDataset.get_mindrecord_dataset) ...
四、模型测试 序言 最近工作需要用到语义分割,跑了一个deeplabv3+的模型,deeplabv3+是一个非常不错的语义分割模型,使用也比较广泛,目前在网上的教程中大多都是基于tersorflow的deeplabv3+,而博主用的是pytorch,在网上搜索的时候几乎没有教程,所以在跑完后打算写个博文来记录一下。
test.txt给出了测试集图片文件的列表 3.2.2.3 下载预训练权重文件 放置在DeepLabV3Plus-Pytorch下新建的weights文件夹下,例如 best_deeplabv3plus_mobilenet_voc_os16.pth best_deeplabv3_mobilenet_voc_os16.pth best_deeplabv3plus_resnet50_voc_os16
所使用的是deeplab_model.tar.gz,也可以修改代码使用在标准数据集上预训练过的模型;代码在182行附近。 1.修改模型保存路径 2.修改图片路径 3.运行即可 参考自:https://www.aiuai.cn/aifarm252.html
4、模型训练与测试 一、语义分割基本原理 语义分割是计算机视觉领域中的一项任务,其目的是将图像中的每个像素分配到特定的语义类别中。与传统的图像分割不同,语义分割不仅仅是将图像分成几个区域,而是将每个像素都分配到一个特定的类别中,例如人、车、路面等。语义分割在自动驾驶、智能监控、医学影像分析等领域有着广...