学习笔记(06):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-分割数据

最新推荐文章于 2025-12-11 16:47:43 发布
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#计算机视觉 #可视化 #数据 #优化 #技术

本文详细介绍深度学习模型的构建过程，包括数据获取、预处理及标注，使用labelme工具进行标注。模型定义中涉及输入图像大小设定，采用反卷积网络层提升网络深度与非线性能力，通过跳层连接和通道补偿如CRelu、DenseNet等增强特征利用。

立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/26257/326454?utm_source=blogtoedu

数据与模型准备

1.数据获取与标注

    数据预处理

    数据标注labelme

2.模型定义：

   输入图像大小

   反卷积网络层：增加网络的深度和非线性能力deconv1-5，每一个反卷积恢复2倍分辨率

   跳层连接：

   通道补偿：CRelu；DenseNet（充分利用每一层的特征）

    完整的模型结构

学习笔记：图像分割之深度学习场景分割(2015开始)综述之前是手工特征
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文献：基于深度学习的场景分割算法研究综述 场景分割：场景图像指面向某个空间的图像，通常具有一定的透视形变，且其中包含的视觉要素数量较多。 文章目录算法性能对比图难点：分割细粒度高、尺度变化多、空间相关性强1 分割细粒度要求2 尺度变化大3 空间相关性强算法优劣一：基于分辨率精细化1 FCN 全卷积神经网路（迁移基于大数据训练的图像识别初始化参数）2 反卷积网络 Segnet（直接对卷积进行镜像操作）3 基于高分辨率语义特征图的场景分割算法1 跨层特征融合2 膨胀卷积算法3 全分辨率残差网路 FRRN算法优劣
城市街景数据集图像分割
01-09
城市街景数据集，大约有3500张图片。每张图片为，街景图和标签图拼接成的。可以根据需求下载。深度学习初学者希望给大家带来帮助，共同进步。
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学习笔记(03):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据整理
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02-08 253
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学习笔记(01):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-模型训练和测试
误入歧途渐行渐远
02-06 391
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学习笔记(96):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据整理
Aaces的博客
02-17 334
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学习笔记(01):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据整理
weixin_43147226的博客
02-05 279
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学习笔记(97):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-数据增强
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01-07
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AI技术全栈指南：机器学习与深度学习实战教程
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