pytorch零基础实现语义分割项目（一）——数据概况及预处理

已于 2023-02-20 09:39:51 修改
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分类专栏： 深度学习方法 玩转计算机视觉 文章标签： pytorch 深度学习
于 2023-02-17 15:29:14 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DuLNode/article/details/129078298
本文介绍了使用PyTorch进行语义分割项目的初步步骤，包括数据集的概况、数据预处理和组织形式。数据集来源于Kaggle，通过创建新目录并转换16进制标签为RGB，同时进行了训练集和测试集的划分。还讨论了如何获取数据集的通道均值和方差，为后续数据处理和模型训练做好准备。

语义分割之数据加载

项目列表

语义分割项目（一）——数据概况及预处理

语义分割项目（二）——标签转换与数据加载

语义分割项目（三）——语义分割模型（U-net和deeplavb3+）

语义分割项目（四）——模型训练与预测

前言

在本专栏的上一个项目中我们介绍了使用CNN进行图像分类，在本项目中我们将介绍另外一种对于图像进行处理的算法——语义分割

数据集

概况

我们这次使用的是来自kaggle的数据集
数据集地址：Semantic segmentation of aerial image

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pytorch零基础实现语义分割项目（二）——标签转换与数据加载
艾醒的博客
02-18 1603
在前面的文章中我们介绍了数据集的概况以及预处理，在训练之前除了数据预处理之外我们还需要对于标签进行处理，因为标签是以RGB格式存放的，我们需要把他们变换成常见的类别标签，并且因为语义分割问题是针对像素的分类，在数据量较大的情况下容易内存溢出（OOM），所以我们往往需要重写数据加载类针对大量数据进行加载。
使用pytorch加载图像数据集方法总结
qq_43790749的博客
03-18 3317
一、图像处理和加载 1、自定义图像分类数据集的加载 ### import os from torchvision import datasets ### TODO: Write data loaders for training, validation, and test sets ## Specify appropriate transforms, and batch_sizes import numpy as np from glob import glob import matplotlib.pyp
【PyTorch图像语义分割】1. PyTorch数据准备与预处理
tuiqdymy的博客
12-03 8847
PyTorch数据准备与预处理.py源文件的结构dataset.py的功能用来加载数据的类`torch.utils.data.DataLoader()`导入自己的dataset数据子类的基础框架数据子类的完整代码使用UAV图像的dataset.py .py源文件的结构 数据准备与预处理： dataset.py 模型：model.py 训练规则：train.py dataset.py的功能 统一...
pytorch 语义分割-医学图像-脑肿瘤数据集的载入模块
12-21
由于最近目标是完成基于深度学习的脑肿瘤语义分割实验，所以需要用到自定义的数据载入，本文参考了一下博客：https://blog.youkuaiyun.com/tuiqdymy/article/details/84779716?utm_source=app，一开始是做的眼底图像分割，由于使用的是DRIVE数据集，所以数据量很少，之前也是按照上面这篇博客标注了关于图片id的txt文件，但是这次是应用在kaggle脑肿瘤数据集上，kaggle脑肿瘤数据集百度云下载连接：链接：https://pan.baidu.com/s/12RTIv-RqEZwYCm27Im2Djw  提取码：tave  数据量挺大，再完全按
语义分割(semantic segmentation)
最新发布
m0_63276919的博客
11-19 1371
语义分割指将图片中的每个像素分类到对应的类别，语义区域的标注和预测是像素级的，语义分割标注的像素级的边界框显然更加精细。
pytorch零基础实现语义分割项目（四）——模型训练与预测
艾醒的博客
02-20 1919
在本系列的前几篇文章中我们介绍了数据与模型，在本篇中我们将数据与模型相结合进行模型训练与预测。
pytorch零基础实现语义分割项目（三）——语义分割模型（U-net和deeplavb3+）
艾醒的博客
02-18 1832
在前两篇中我们完成了针对数据的处理和加载，本篇文章中我们将介绍两个常见的语义分割模型U-Net和deeplabv3+来完成航拍语义分割项目。
点云从入门到精通技术详解100篇-融合二维图像特征的三维点云语义分割
getusushu的博客
09-10 960
像数据在物体边缘部分往往存在特征“突变”现象，且往往具有丰富、清晰的纹理信息，接着，通过设计合理的融合机制实现图像与点云特征空间的融合。特征的提取，再借助合适的中间数据将图像与点云的高维度特征融合至同一特征空间中，不同的融合特征将用于生成不同类型的成果，如：物体识别框的生成、语义掩膜的生成、确空间结构信息的优势互补，以提升现有三维空间感知手段的性能。又恰好对应彼此的劣势，图像数据的维度限制了表达三维信息的能力，而点云也因数据。图像与点云信息融合机制的相关研究逐渐增加，希望在空间感知技术上让两种数据形成。
语义分割(semantic-segmentation)
m0_56312629的博客
03-21 1万+
本文介绍了语义分割的概念以及其与图像分类、目标检测、图像分割和实例分割的区别，然后介绍了PASCAL VOC2012数据集
你好，语义分割（二）
sunxiaojun
12-13 1205
语义分割（Semantic Segmentation），是计算机视觉中的一项关键技术之一，用于识别图像中的对象，并为对象进行分类。从宏观上来看，语义分割为人工智能模拟人类“看得见“的能力提供了基础支撑，为机器对周边场景的理解铺平了道路。本文使用Pytorch框架，实现了一个简单的语义分割模型，并介绍了语义分割技术在实际中的一些应用。旨在通过简单易懂的代码实现，来了解语义分割技术和机器学习的主要开发流程。文章内容涉及了机器学习开发流程中的数据处理，建模和模型评估部分。
（完结篇）什么是语义分割？原理+手写代码实现？
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weixin_46412999的博客
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零基础认识语义分割，语义分割的意义？语义分割的用途？从无到有的代码实现
计算数据集的均值和方差（mean，std）
牧野的博客
10-10 4万+
coco数据集的均值和方差（三分量顺序是RGB） mean = [0.471, 0.448, 0.408] std = [0.234, 0.239, 0.242] imagenet数据集的均值和方差（三分量顺序是RGB） mean = [0.485, 0.456, 0.406] std = [0.229, 0.224, 0.225] 用opencv和numpy计算自己数...
Pytorch 语义分割和数据集
负负得正的博客
06-01 1837
环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 查看函数详解。语义分割是将图片中的每个像素分类到对应的类别： 还有就是李沐老师上课背景全都是白色的。 实例分割不仅需要区分语义，还要区分不同的目标实例。如果图像中有两条狗，则实例分割需要区分像素属于的两条狗中的哪一条。最重要的语义分割数据集之一是 Pascal VOC2012。 2.1 下载数据集 大约 2 G 2.2 将数据集读入内存 数据集的训练集的 dat
Pytorch加载数据集的方式总结
琥珀川
07-28 1万+
目前我们有自己制作的数据以及数据标签，但是有时候感觉不太适合直接用Pytorch自带加载数据集的方法。我们可以自己来重写定义一个类，这个类继承于，同时我们需要重写这个类里面的两个方法_getitem__()和__len()__函数。如下所示。这两种方法如何构造以及具体的细节可以查看其他的博客。len方法必须返回数据的长度，getitem方法必须返回数据以及标签。通过上述的程序，我们构造了一个数据加载器torch_data，但是还是不能直接传入网络中。接下来需要构造数据装载器，产生可迭代的数据。.......
3. Pytorch中数据预处理和加载
qq_37080185的博客
02-05 1365
pytorch，数据预处理，数据加载，图像显示，图像输出，PIL图像处理，opencv图像处理，数据集加载，自定义数据集，类加载器
图像语义分割实践（二）数据增强与读取
DONG_LIN_2019的博客
04-23 3317
通过pytorch的dataset对象和dataloader对象实现语义分割的数据增强与读取。
Pytorch框架下的语义分割实战（一，数据集处理）
weixin_42410915的博客
10-07 4964
认真学习了这位博主ZJE_ANDY （下文称Z博，如有冒犯，请原谅）的语义分割项目，感谢感谢！！ pytorch用FCN语义分割手提包数据集(训练+预测单张输入图片代码) 分享一下笔记，超详细哦！ 首先来看一下dataset.py Z博整理的数据集有训练集原图（放在了last文件夹下）和训练集标签图（放在last_mask文件夹下），数据集的前期整理代码文件名为BagData.py，后期只需要改一下文件目录就可以啦，多方便呢。。。 将代码附在这里，添加了些注释。 ''' BagData.py
使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割)学习笔记
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04-01 6868
使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练(语义分割)学习笔记 https://www.bilibili.com/video/BV1rq4y1w7xM?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click 1. up提到这里为了进行了BN所以把上面的bias设置成了False，这个是为啥？ 2. 现在都是比较流行对于一个层内部，不对图像的长和宽进行维度的改变 3. 上采样使用双线性差值
FCN实现语义分割-Pytorch（二）
sunxiaojun
03-15 2911
##3.2、数据集（Dataset） Pytorch提供了Dataset和Data Loader来帮助处理数据集。对于语义分割的训练数据，假设我们已经有了原始图像及对应的标签图像。为了训练网络模型，我们需要原始图像的Tensor数据，形状为（N，C, H, W）。其中N为样本数量，C为通道数量，H和W表示图像的像素高度和宽度。同时需要保证所有训练图像具有相同的C，H和W。标签数据可以使用（N，H，W）形状的标准标签，或者使用one-hot encoding标签。 ###3.2.1、自定义Dataset
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