关于FCN代码实现（实践篇）

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本文提供了使用全卷积神经网络（FCN）进行图像语义分割的实际操作指南，包括在Ubuntu系统下的配置流程、测试及训练的具体步骤，并分享了基于不同平台如Matlab和Keras的实现经验。

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关于FCN代码实现（实践篇）

2016-10-14 15:143277人阅读 评论(2)收藏举报

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1.FCN做图像语义分割--测试和训练(matlab)
http://blog.youkuaiyun.com/zhjm07054115/article/details/51569450

2.使用FCN做图像语义分割(实践篇)(Keras)
http://www.itdadao.com/articles/c15a229744p0.html

3.Ubuntu下全卷积神经网络（FCN）框架的配置和基本使用(*)

http://www.itdadao.com/articles/c15a530243p0.html


4.

http://blog.youkuaiyun.com/u013059662/article/details/52770198
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AI：299-UNet图像分割-从网络结构理论到代码实战（基础模型篇）
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FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络 而换为卷积层之后，最后得到的是1000通道的2D图像，可以可视化为heat map图。一般说的vgg16是D： 全连接操作前后：77512（通道） 【假设忽略偏置】\color{red}{【假设忽略偏置】}【假设忽略偏置】 全连接FC1计算：计算对应某一个结点的输出，将该节点与上一层某一个结点的权重与输入对应节点数值相乘，再求和下层使用7*7的卷积核、stride=1，4096个卷积核的一个卷积层一个卷积核和FC1一个节点参数量一样\color{red}{一
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参考：FCN源码解析（Pytorch）_哔哩哔哩_bilibili 前言：主要学习了源码 并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~ 1 BackBone """ 在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积 原ResNet50： Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3-->Conv5:ResBlo...
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原文地址：https://medium.com/nanonets/how-to-do-image-segmentation-using-deep-learning-c673cc5862ef 语义分割是计算机视觉领域的一个关键问题，观察上图可以发现语义分割是实现完全场景理解的高层次任务之一。场景理解作为核心计算机视觉问题，其重要性在于越来越多的应用需要利用图像进行理解推断，包括自动驾驶、人机交...
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