FCN的图像分割 语义分割 技术研究，基于pytorch

基于PyTorch的FCN图像分割技术研究
已于 2022-07-13 15:42:50 修改
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分类专栏： 图像处理 文章标签： 服务器
于 2022-07-13 11:09:45 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125759747
本文详细探讨了使用FCN（全卷积网络）进行图像分割的技术，尤其是在语义分割领域的应用。通过改进网络架构，包括VGGNet作为基础模型，并进行多次上采样和通道融合，实现了训练和测试的高效流程。测试结果显示网络性能良好，能够输出不同层级的大小，如torch.Size([4, 256, 20, 20])等，证实了该架构的有效性。" 129202517,783471,华为OD机试模拟：C++实现字符串重组,"['开发语言', 'C++', '华为机试']
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图像分割模型性能的指标IOU与ACC
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具体来说，对于每个类别，我们可以计算出它们在分割结果和真实结果中的像素数目，并计算它们之间的交集和并集。具体来说，对于每个类别，我们可以计算出它们在分割结果和真实结果中的像素数目，然后计算分类正确的像素数目。具体来说，对于每个类别，我们可以计算出它们在分割结果和真实结果中的像素数目，然后计算分类正确的像素数目，最后将所有类别的像素分类正确率求平均。aAcc用于评估模型整体的分类准确率，mIoU用于评估模型在不同类别之间的性能差异，mAcc用于评估模型在像素分类方面的整体性能。
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使用python语言和pytorch框架简单的复现FCN模型，数据集为100个书包的图片，并使用FCN模型对其进行分类。
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