如果要训练FCN8s,则运行下面指令 python .\train.py --arch="FCN8s" --dataset=“Jiu0Monkey” 此外还可以训练FCN16s、FCN32s 其它参数根据自己的情况进行配置 预训练好的模型下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1GvdimdO7WvjMVZJbk7Ie-w 密码:r8qo FCN-8s FCN-8s 预测: 将test.py的img_paths和mask...
4.5 结果分析 对于FCN-32s,FCN-16s和FCN-8s的直观效果对比: 可以看到,直观效果:FCN-8s>FCN-16s>FCN-32s。也就是说使用多层特征融合有利于提高分割准确性。 注:R-CNN是基于区域的CNN目标检测系列的第一篇论文,而SDS也是基于R-CNN框架,只不过将检测和分割结合一起而已,当年效果不好。
FCN-32s通过反卷积扩大32倍,一步还原图片大小 FCN-16s经过第7个卷积层得到32分之1的特征图,用2x 2倍反卷积还原扩大为16分之1的大小尺寸,与pool4融合得到16分之1大小特征图,再一步还原图片大小 FCN-8s同理
很明显FCN-8s网络一共有3条分支。自上而下命名为分支1,分支2,分支3。 模型的训练过程如下: 1.分支1和分支2整体的结构与FCN-16s基本一致,唯一的不同在两个特征图相加后(第一个相加),经过一个2倍的上采样,得到一个size=原图大小的1/8,Channel=num_class的特征图。 2.分支3接受到VGG16主干网络中MaxPool3...
FCN整体结构简单，输入RGB图片，经过特征提取网络，最后输出与原图尺寸相同、通道数对应类别数的特征图。每个像素对应类别通过取最大值索引确定。FCN细节理解 FCN包含FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s三种结构，均基于VGG16网络。FCN-32s下采样32倍，FCN-16s下采样16倍，FCN-8s下采样8倍。网络结构通过上采样恢复...
参考博文:https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10502697.html 1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别)。 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周
FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map, 下面我们来看看FCN是如何做到像素级别的分类的
FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s分别通过反卷积将输出图像的尺寸扩大到与输入图像相同,并在不同层级上融合特征图以实现更精细的语义分割。 训练准备 导入VGG-16部分预训练权重 FCN使用VGG-16作为骨干网络,用于实现图像编码。使用下面代码导入VGG-16预训练模型的部分预训练权重。 损失函数 语义分割是图像分类的一种形式,...
4、将tgs-fcn32s、tgs-fcn16s、tgs-fcn8s复制到fcn.berkeleyvision.org文件夹中,将data/tgs复制到fcn.berkeleyvision.org/data文件夹中,将1中处理好的数据拷贝至tgs对应文件夹中。 5、训练 (1)fcn32s训练 fcn.berkeleyvision.org\tgs-fcn32s>python solve.py ...
对于FCN-8s,首先进行pool4+2x upsampled feature 逐点相加 ,然后又进行pool3+2x upsampled 逐点相加 ,即进行更多次特征融合。具体过程与16s类似,不再赘述。 作者在原文种给出3种网络结果对比,明显可以看出效果:FCN-32s < FCN-16s < FCN-8s,即使用多层feature融合有利于提高分割准确性。