Deeplabv3+训练aeroscapes

已于 2024-07-18 11:35:39 修改
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分类专栏： paper阅读及复现 文章标签： python 人工智能 机器学习 深度学习
于 2024-07-16 14:19:12 首次发布
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版权

论文模型对比需要对之前模型复现 从0记录实现过程

基础配置：pytorch+cuda，系统：win， 模型：Deeplabv3+，数据集：Aeroscapes

目录

基础代码来源

  代码链接：deeplabv3+，可以直接gitclone也可以下载zip然后解压。

训练

  将aeroscape数据集改名为VOC2007
在这里插入图片描述
然后变一下结构放到VOCdevkit中，如图。在这里插入图片描述
  修改train.py中的num_classes为12，其他都没动即可训练。
在这里插入图片描述

预测

predict.py十分详细的中文注释，一键运行。

Deeplab v3 (1): 源码训练和测试
Jinming Su
06-03 1万+
本文主要介绍根据github tensorflow/models中官方代码来训练deeplab v3+ 源代码: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 配置deeplab v3 Clone 源代码, https://github.com/tensorflow/models.git 根据官方...
用deeplab-v3训练自己的数据集
zunzunle的博客
06-07 2478
ImageSets目录内单放一个Segmentation文件夹，然后Segmentation目录下需要制作3个txt文件：train.txt，train.txt，val.txt 用来表示训练集，验证集，测试集的划分信息。搜素def get_cityscapes_labels()函数，然后在上方添加自己数据集的函数，例如get_grass_labels().在第一行添加数据集名称，复制’pascal’数据集描述，把名称修改为自己数据集的名字。然后打开自己的数据集py文件，修改文件内的类别数和数据集名称。
DeepLabV3+模型训练全过程
wj0807的博客
08-29 3124
如果模型中断，需要接着上面的继续训练或者添加别人训练好的预训练模型，需要修改“ckpt”，将其修改为你存储模型的那个路径，我这里是用的相对路径“./checkpoints/best_deeplabv3plus_xception_voc_os16.pth”，然后修改“continue_training”为“True”。然后将要数据集中的图片，按照一定的比例分为训练集和验证集，将训练集和验证集的图片的名字写入对应的txt文件中就可以了。注意：不同的预训练权重对应不同的数据集和模型，一定要对应好，否则会报错。
FCN训练Aeroscapes数据集
buuliuda的博客
07-16 530
首先我要用aeroscpaes数据集训练fcn8s，所以开始对examples/voc/train_fcn8s.py中的代码进行修改。train_fcn8s.py中调用train_fcn32s.py的git_hash函数全部删除了，因为这个函数就是输出当前code的版本，这里又会涉及到代理问题，所以删除了不影响。解压model_best.pth.tar，模型现在加载这个model_best.pth测试即可。代码目录结构如下（接下来用的数据集是aeroscapes，所以要改一些数据集加载的代码）
DeeplabV3训练数据
fightingxyz的博客
08-16 593
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://mp.youkuaiyun.com/postedit （1）准备数据 在python环境下，或者Anaconda3环境下，pip安装/conda安装labelme。进行数据的像素点标注。 （2）将数据转化为我们需要的，参考博客; https://blog.youkuaiyun.com...
DeepLabV3+模型剪枝实战
03-05
本文将详述“DeepLabV3+模型剪枝实战”这一主题，旨在优化模型的性能，减小计算资源需求，同时保持模型的预测准确性。 DeepLabV3+是一款用于语义分割任务的先进卷积神经网络（CNN）模型，它在图像分析、自动驾驶、...
DeepLabV3+语义分割项目代码
04-02
在PyTorch环境中实现DeepLabV3+，你需要搭建网络结构，包括编码器（通常采用预训练的ResNet）、ASPP模块和decoder。同时，还需要编写训练和评估函数，设置损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam）。训练过程中，...
DeepLabV3Plus-Pytorch:DeepLabv3，DeepLabv3 +和VOC和Cityscapes上的预训练权重
05-13
DeepLabv3，DeepLabv3 +和VOC和Cityscapes上的预训练权重。 可用架构 使用“ --model ARCH_NAME”指定模型体系结构，并使用“ --output_stride OUTPUT_STRIDE”设置输出步幅。 DeepLabV3 DeepLabV3 + deeplabv3_...
deeplabv3+模型 - 副本.rar
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由于压缩包内的文件列表只给出"deeplabv3+模型 - 副本"，我们可以推测这可能包含了DeepLabv3+模型的MATLAB代码、预训练权重或者其他相关资源。这些文件可能包括MATLAB脚本（.m文件）来加载、训练和测试模型，模型...
基于python+YOLOV7+DeepLabv3+的图像深度学习算法训练数据实现道路偏离预警系统+语言提醒+开发文档说明（毕设
03-21
基于python+YOLOV7+DeepLabv3+的图像深度学习算法训练数据实现道路偏离预警系统+语言提醒+开发文档说明，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于...
Python-在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现
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在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现
调用deeplabv3的pb文件对大幅图像进行检测
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再生成模型后，通常我们都是对小图进行检测，但是最终应用很多时候是对大图检测，输出大图，代码调用deeplabv3的pb文件对大幅图像进行检测，并输出大图。
TensorFlow之DeepLabv3+训练自己的数据集
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10-24 5773
0 背景 在之前的文章中，对tensorflow目标检测API进行了详细的测试，成功应用其模型做简单的检测任务。本文对另一模块DeepLab的API进行测试，实现语义分割。经过了好几天的吐血折腾，终于将该模块调通，其中的bug真是数不胜数…… 首先简单介绍下系统环境的配置 conda create -n deeplab python=3.6 source activate deeplab ...
【实验记录】DeepLabv3+ 训练&测试
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11-14 1万+
Code：TensorFlow Models DeepLab：models/research/deeplab/ Tutorial：Installation Model Zoo：Model Zoo训练参考： DeepLab on PASCAL VOC 2012 DeepLab on Cityscapes 官方FAQGPU：2080Ti CUDA 9.0 CUDNN 7.0.5 Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.12.0======================= 安装过程 ======
语义分割笔记(二)：DeepLab V3对图像进行分割（自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试）
源的博客
09-14 3944
语义分割是计算机视觉中的一项技术，旨在将图像中的每个像素分配给特定的类别。它与目标检测不同，目标检测是在图像中定位物体的位置和大小，而语义分割则进一步将这些物体划分为不同的类别。语义分割的目标是生成一张与原始图像相同大小的分割掩膜，其中每个像素都被分配到正确的类别中。这对于许多应用非常重要，例如自动驾驶、医学影像分析和机器人导航等。近年来，随着深度学习技术的发展，语义分割已经取得了很大的进展。现在有许多优秀的语义分割算法可供选择，包括FCN、U-Net、DeepLabv3+等。
DeeplabV3+训练数据集 流程记录（附带自己下载数据集流程）
likang500的博客
12-10 1977
将图片文件和.json放在dataste/before/文件夹下，然后修改json_to_dataset.py文件中的classes，保留background，添加自己的类型，运行json_to_dataset.py。最近需要使用语义分割模型进行岩壁裂隙分割，了解到DeepLabv3+可实现该任务，胡jh教师学生黄pl师兄、陈jy教授等业界内有大量使用该算法，且算法较新，效果较好，硬件资源需求中等，可以跑一遍试试。打开Anaconda Prompt，新建虚拟环境，参考上述地址，安装对应版本。
deeplab v3+训练自己的数据
热门推荐
ncloveqy的博客
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deeplab v3+代码链接 使用Pascal_voc数据集训练的官方教程 1.环境配置 这里笔者主要是按照官方教程安装了需要的包，再有就是把slim依赖库添加到pythonpath，但是笔者没有这样做，直接运行程序，在报错的位置前面加上slim.就行了。 2.数据集准备 笔者是仿照voc数据集来准备的，voc数据集中格式如下图所示。 创建如上图所示的文件夹，将数据原图放入JPE...
Pytorch-使用DeepLabV3+训练自己的数据集
weixin_43905656的博客
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使用DeepLabV3+训练自己的数据集
deeplabv3开源工程详解（2）—— 使用自己的数据集进行训练、迁移学习
magic_ll的博客
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deeplabv3是当前比较好、用的也比较多的语义分割的神经网络，且整个训练工程已经全部开源，使用公布的模型进行测试或基于自己的训练都可以得到一个较好的结果。 记录下如何使用deeplabv3训练自己的数据集。 1 工程准备 环境 【TITAN XP】+【Ubuntu】+【tensorflow-gpu-1.14】+【cuda10.2】 (使用1.8.0及以上版本，1.4.0缺少函数，会报错)   下载包 下载工程并解压 https://github.com/tensorflow/models 解压后.
deeplabv3+训练数据集
最新发布
04-02
<think>好的，我需要帮助用户解决关于Deeplabv3+模型训练数据集下载的问题。首先，我要仔细阅读用户提供的引用内容，看看里面有没有提到相关的数据集信息。 引用[1]提到了Deeplabv3+是一个高效的语义分割模型，并指导如何训练自己的数据集，但没有具体的数据集下载链接。引用[2]和[3]都提到了自己制作数据集和使用LabelMe工具，或者下载现有数据集，但同样没有给出下载地址。引用[4]则主要讨论了在Windows环境下使用PyTorch版本进行训练，但也没有具体的数据集来源。 接下来，我需要结合这些信息，整理出用户可能需要的数据集获取方式。通常，公开的数据集如PASCAL VOC、Cityscapes、ADE20K等常用于语义分割任务。此外，用户可能需要自己制作数据集，比如使用LabelMe标注工具。 在回答中，我应该分步骤说明不同的数据集获取方法，包括公开数据集下载和自己制作数据集的流程。同时，要确保格式正确，比如数学表达式用$符号包裹，引用标识放在适当的位置。 还需要生成相关问题，可能涉及训练流程、环境配置等，这些问题需要基于引用内容和常见疑问来设计。 最后，检查是否所有引用都正确标注，回答结构是否清晰，符合用户的要求。如果有不确定的地方，比如具体的数据集链接是否在引用中存在，可能需要避免直接提供外部链接，而是指导用户去官方网站或项目仓库查找。</think>关于Deeplabv3+训练数据集的下载与准备，以下是系统化的操作指引： --- ### 一、公开数据集下载 Deeplabv3+常用的公开数据集包括： 1. **PASCAL VOC 2012** 包含21类语义标签，是语义分割领域基准数据集。下载地址通常通过官网或学术资源平台获取（需注意版权协议）[^2][^3] 2. **Cityscapes** 专注于城市街道场景的高分辨率数据集，包含30类语义标注。需在官网注册后下载[^1] 3. **ADE20K** 包含150个物体类别，常用于复杂场景分割研究。可通过MIT计算机科学实验室页面申请下载[^3] --- ### 二、自定义数据集制作 #### 步骤1：图像标注 使用工具如**LabelMe**标注图像，生成JSON格式的掩膜文件： ```python # LabelMe标注示例代码 from labelme import utils import numpy as np with open("example.json") as f: label_data = json.load(f) img = utils.img_b64_to_array(label_data["imageData"]) lbl = utils.shapes_to_label(img.shape, label_data["shapes"], "label_name") ``` #### 步骤2：格式转换 将标注结果转换为模型支持的格式（如PNG掩膜图）[^4]： $$ \text{原始图像}(H\times W\times 3) \Rightarrow \text{掩膜图像}(H\times W) \quad \text{其中像素值对应类别索引} $$ #### 步骤3：目录结构 按以下结构组织数据集[^4]： ``` dataset/ ├── JPEGImages/ # 存放原始图像 ├── SegmentationClass/ # 存放标注掩膜 └── ImageSets/ # 划分训练/验证集 ``` --- ### 三、数据集预处理 需在代码中配置数据集路径，例如修改`datasets.py`： ```python # 数据集加载示例 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, image_dir, mask_dir): self.image_paths = sorted(glob.glob(f"{image_dir}/*.jpg")) self.mask_paths = sorted(glob.glob(f"{mask_dir}/*.png")) ``` ---
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