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

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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

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