caffe随记(九)---利用FCN和已有的model进行图像语义分割

本文介绍了如何利用Caffe和预训练的pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel进行图像语义分割。首先下载模型,接着修改环境变量和deploy.prototxt文件,然后调整infer.py脚本以适应分割任务。在运行过程中遇到显示错误,通过修改脚本解决。最终成功完成图像分割并将其从服务器复制到本地。

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1、下载caffemodel

本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型,这个下载链接在它的文件夹里有,就是url那个文件

下载  pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel 这个文件


2、增加python的路径

本次我使用的方法是 vim ~/.bashrc

在最后一行添加python路径,如下图,请根据自己的路径修改路径



3、创建deploy.prototxt

因为32s文件夹中是没有这个deploy.prototxt文件的。而我们一会儿要用到,所以我们可以根据train或者val来稍加修改即可。

比如把train.prototxt的data layer进行修改

我把我的变形金刚输入法一不小心截图截上了…………

直接

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