【FCN实践】04 预测

最新推荐文章于 2025-10-14 16:42:54 发布
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#语义分割 #FCN

本文是FCN语义分割系列的第四部分，重点介绍如何进行预测。内容涵盖从官方infer.py程序修改的示例，指导读者理解并实现FCN模型的预测流程。

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

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【FCN实践】01 常见问题 http://blog.youkuaiyun.com/binlearning/article/details/72854136
【FCN实践】02 模型迁移及初始化 http://blog.youkuaiyun.com/binlearning/article/details/72854244
【FCN实践】03 训练 http://blog.youkuaiyun.com/binlearning/article/details/72854407
【FCN实践】04 预测 http://blog.youkuaiyun.com/binlearning/article/details/72854583
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(七)OpenCV深度神经网络(DNN)模块_03_FCN模型(实现)图像分割、CNN模型预测性别与年龄
01-20
FCN模型 Model下载地址:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo 使用模型实现图像分割(支持20个分割标签) 20个分类标签 二进制模型 fcn8s-heavy-pascal.caffemodel 网络描述 fcn8s-heavy-pascal.prototxt 分割信息 pascal-classes.txt #include #include #include //伪代码 using namespace std; using namespace cv::dnn; using namespace cv; const size_t widt
Ubuntu下FCN训练预测自己的数据集
jiugeshao的专栏
10-07 367
1.labelme的安装，直接使用如下命令即可安装 pip install labelme 2.由于用的是虚拟机，装的是tensorflow cpu版，版本可见我之前的博客语义分割之FCN训练预测自己的数据集_jiugeshao的专栏-优快云博客 如果需要安装cuda和cuddn（非虚拟机环境下），可参见如下链接： ubuntu18.04 安装CUDA11.0+cuDNN8.0.5+TensorFlow2.4.0_白羊007的博客-优快云博客 Vmware 中 Ubuntu 20.04.
什么是UNet
最新发布
zdl6286389的博客
10-14 1141
UNet 是一种经典的，最初由德国科学家 Olaf Ronneberger 等人于 2015 年提出，核心设计目标是解决问题（如肿瘤区域分割、器官定位等），因其结构形似字母 “U” 而得名。
语义分割之FCN训练预测自己的数据集
jiugeshao的专栏
02-17 4808
之前博客https://blog.youkuaiyun.com/jiugeshao/article/details/112093981中提到，接下来主精力还是先放在深度学习分类，检测，分割算法上面。之前虽然也对各算法做过了解，但没有一一用代码实现过，博主想花一段时间把这些算法大概实现下。 就从FCN开始吧，博主当前电脑的环境配置也大概说下： Anaconda3的python环境 tensorflow2.3.1 cuda10.1 cudnn7.6 具体可参见我的博客https://blog.csdn.ne
时间序列预测方法
weixin_30216561的博客
07-19 292
转载于:https://www.cnblogs.com/eagou/p/9336551.html
pytorch 实现语义分割FCN网络（训练代码+预测代码）
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一，FCN网络 FCN大致上就是下图这个结构： 原图通过“编码器网络”把图片越缩越小，然后再通过“解码器网络”把图片再进行逐步放大。得到就结果就是一个个不同颜色的颜色块(称之为掩码)，每一种颜色代表不同的类别。 FCN中一个很重要的部分---反卷积 图片通过卷积层降低分辨率，提取特征，而反卷积则是把图片重新放大的一个结构。 在语义分割中，必须对反卷积的反卷积核进行参数初始化(这点...
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pytorch-FCN_pytorch_FCN模型_fcn_
10-03
总之，FCN模型在PyTorch中的实现是一个结合深度学习理论和实践的过程，它展示了如何将预训练的分类网络转变为适合像素级预测的模型。理解和掌握FCN的原理和实现，对于深度学习从业者在处理图像分割问题时具有重要...
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FCN的pytorch实现_pytorch_fcnpytorch_FCN模型pytorch_FCN复现_fcn_
10-01
综上所述，这个项目不仅涵盖了FCN的基本原理，还涉及到PyTorch的模型构建、训练、优化、评估等实践环节，是一个很好的深度学习和图像分割的入门实践。通过这个项目，开发者可以深入理解FCN如何在PyTorch中工作，并为...
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一种并行LSTM-FCN模型在船舶航迹预测中的应用.pdf
12-22
本文的研究具有重要的实践意义，对于船舶航迹预测和海洋交通管制等领域具有重要的应用价值。 知识点： 1. Long Short-Term Memory（LSTM）模型：一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖关系的时间序列数据。 2....
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全卷积神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)
05-01
全卷积神经网络（Fully Convolutional Network, 简称FCN）是深度学习领域中图像分割技术的...这个"matconvnet-fcn-master"工具箱为研究人员和开发者提供了便捷的平台，帮助他们快速实践和探索FCN在图像分割上的潜力。
MLSTM-FCN：用于时间序列分类的多元LSTM全卷积网络
02-06
用于时间序列分类的多元LSTM-FCN MLSTM FCN模型（来自 FCN）使用最新的单变量时间序列模型（来自的最新的单变量时间序列模型，LSTM-FCN和ALSTM-FCN来增强挤压和激励块。 对于LSTM-FCN和ALSTM-FCN模型的代码可以在这里找到 。 安装 下载存储库并应用pip install -r requirements.txt安装所需的库。 具有Tensorflow后端的Keras已用于开发模型，并且目前不支持Theano或CNTK后端。 权重尚未通过这些后端进行测试。 注意：所有模型的“输入”层的输入都将被预先混洗为形状（“批量大小”，“变量数”，“时间步数”）
100篇时间序列论文
06-06
%9f条件时的一般结果和有控制能量约束条件时的讨论 Matlab在时间序列分析中的应用 磁悬浮列车系统的随机最优控制 非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测 关于不确定非线性时变系统的观测器设计问题 混沌时间序列的双线性自适应预测 。。。。。。。 有一百之多，下了自已看吧
FCN-数据篇
生如蚁，美如神
12-02 5695
从本篇开始，我们来记录一下全卷积网络用来做语义分割的全过程。 代码：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 下面我们将描述三方面的内容： 1. 官方提供的公开数据集 2. 自己的数据集如何准备，主要是如何标注label 3. 训练结束后如何对结果着色。公开数据集这里分别说一下SiftFlowDataset与pascal voc数
时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果
Snu77的博客
11-14 3691
本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和FCN（全卷积网络）的深度学习模型，这种融合模型在处理时间序列预测的时候是十分经典且效果很好的组合方式。它的优势在于能够同时捕捉时间序列数据中的时间动态和空间特征，从而提高模型的准确度和效率，本文给大家讲解的就是这个模型，本文的实战内容通过时间序列领域最经典的数据集——电力负荷数据集为例，带大家深入的了解GRU和FCN的基本原理和融合思想。预测类型->单元预测、长期预测，
目标分割：FCN全卷积网络、上采样upsample、反卷积/转置卷积Conv2DTranspose、跳跃连接skip layers实现融合预测fusion prediction
あずにゃん梓喵的博客
08-03 3821
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 6.2 FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation ） 学习目标 目标 说明FCN的结构组成 掌握FCN的上采样方法以及skip layers 掌握FCNpat...
全卷积网络（FCN）实践指南：基于wkentaro/fcn
gitblog_00046的博客
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全卷积网络（FCN）实践指南：基于wkentaro/fcn 项目介绍 全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）是深度学习在图像语义分割领域的一项里程碑式工作。wkentaro/fcn 是基于Python和TensorFlow的一个FCN实现，它允许开发者利用预训练模型进行图像语义分割任务，无需复杂的网络配置就能快速上手。该项目继承了VGG16的架构并将其转换...
医学图像分割入门-FCN理论与实践
qq_45831510的博客
04-21 1475
本文介绍了全卷积网络（FCN）在图像分割任务中的应用。相较于传统方法，FCN能够直接从图像到像素级别标签的映射，提高了分割效率和准确性。文章简要回顾了传统图像分割方法的局限性。FCN将传统的卷积神经网络扩展为全卷积结构，接受任意尺寸的输入图像并输出相同尺寸的像素级别标签，其关键组成部分包括卷积层、池化层和全卷积层，通过特征提取和像素级别分类实现图像分割。
FCN代码实践【1】
yeler082的博客
01-02 3357
FCN 官方Github 地址：shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 我修改的fcn代码Github地址：https://github.com/yeLer/fcn 论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038 这里说明一下这个文件和文件夹都是做什么的， data:是官方提供的四个数据集相关的文件，我们允许代码所下载的数据集都会放到...
基于LSTM+FCN处理多变量时间序列问题记录
pengxiang1998的博客
09-08 4679
本文将现有的单变量时间序列分类模型即长短时记忆全卷积网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN(ALSTM-FCN)转换为多变量时间序列分类模型，通过在全卷积块上增加一个 Squeeze-and-Excitation Block来进一步提高分类精度。下面是文档阅读和程序运行时积累的相关笔记。
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