（很完整）ubuntu上fcn-tensorflow的配置

最新推荐文章于 2021-10-07 22:38:16 发布

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本文介绍在TensorFlow平台上复现全卷积网络（FCN）的过程，详细记录了环境配置、依赖库安装及训练步骤。通过使用VGG19预训练权重，对ADEChallengeData2016数据集进行场景解析。

最近在对fcn进行复现，这里选择tensorflow作为复现平台。

References:

源码：https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflow
论文：https://arxiv.org/pdf/1605.06211v1.pdf

我的环境：

ubuntu 16.04
anaconda3
tensorflow 1.7.0

tf 1.7.0的版本使用指令pip install tensorflow==1.7.0进行安装。

大概需要的python库：

matplotlib
numpy
mkl
pillow
scipy

可以使用pip install或者conda install进行安装。

首先使用git clone对源码进行下载。

下载源码包含如下四个.py文件：

在这里插入图片描述

在之前搭建的环境中运行FCN.py文件，则开始自动下载VGG的权重参数imagenet-vgg-verydeep-19.mat和所需要的图片数据集ADEChallengeData2016.zip，而后进行训练。训练时全局变量mode为“train”，测试时改为“visualize”：

在这里插入图片描述

如果嫌运行.py下载太慢，可以自己先下载权重参数和数据集，而后将imagenet-vgg-verydeep-19.mat放到目录./Model_zoo/imagenet-vgg-verydeep-19.mat下，将ADEChallengeData2016.zip解压到目录./Data_zoo/MIT_SceneParsing/ADEChallengeData2016下。下载地址：