上图是FCN网络像素级别的预测,支持每个像素点20个类别预测,多出来的一个类别是背景。要把一个正常的图像分类网络,转换为一个全卷积网络,就是要对图像分类网络的全连接层重新变为卷积操作,变成携带空间信息多个维度feature maps,图示如下: 当网络转换为全卷积网络之后,对于正常的卷积输出是越来越小了,要实现密集层像...
FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。
六.Tensorflow代码实现全卷积神经网络 首先导包并读取图片数据: importtensorflow as tfimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportosimportglob images=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\images\*.jpg")#然后读取目标图像anno=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\annotations...
六.Tensorflow代码实现全卷积神经网络 首先导包并读取图片数据: importtensorflow as tfimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportosimportglob images=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\images\*.jpg")#然后读取目标图像anno=glob.glob(r"F:\UNIVERSITY STUDY\AI\dataset\FCN\annotations...
而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%。这已经是一个相当完美的结果了,几乎超越了人类对图像进行区分,分割的能力。如上图所示,小猫被分割为了背...