FCN代码测试问题

最新推荐文章于 2023-03-31 17:22:46 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-31 17:22:46 发布 · 758 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#FCN #caffe #全卷积代码测试

在使用Caffe运行FCN时遇到了几个问题，包括：IndexError、模型权重路径错误、参数形状不匹配、无法写入快照以及Python版本冲突。针对这些问题，提供了相应的解决方案，如选择正确的GPU、修正文件路径、下载正确模型、创建快照目录和选择匹配Python版本。此外，解决solve.py中scoring部分和prototxt文件的路径与文件名问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这篇文章的基础下配置caffe运行FCN：点击打开链接

 

 

 

这篇讲的挺细，但是voc-fac32s训练存在几个小问题，如下：

问题1：

Traceback (most recent call last):
  File "solve.py", line 19, in <module>
    caffe.set_device(int(sys.argv[1]))

IndexError: list index out of range

把对应的两行注释掉，或者利用nvidia-smi看看存在那个gpu就选那个gpu

问题2：

solve.py文件中还应该做如下改动：

vgg_weights = '../ilsvrc-nets/vgg16-fcn.caffemodel'  
vgg_proto = '../ilsvrc-nets/VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt'  

#weights = '../ilsvrc-nets/vgg16-fcn.caffemodel'  

对应的文件下载好放在对应的路径，参考文献中vgg16-fcn.caffemodel是错误的，正确的模型如下点击打开链接（同时这也是造成下一个问题的原因）

问题3：

Cannot copy param 0 weights from layer 'fc6'; shape mismatch.  Source param shape is 4096 512 7

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
FCN原理与代码实例讲解
AI架构师小马
06-13 889
1. 背景介绍 全卷积神经网络（FCN）是一种用于图像语义分割的深度学习模型。它将卷积神经网络（CNN）应用于像素级分类任务，旨在生成与输入图像大小相同的语义分割图。FCN 的主要思想是通过对卷积层的特征进行上采样，恢复到输入图像的分辨率，从而实现对每个像素的分类。 2. 核心概念与联系
windows下FCN源代码报错解决
领衔主演的博客
10-05 1757
在windows下，直接运行下载的FCN源码有时会报错： ValueError: Cannot feed value of shape (0,) for Tensor 'input_image:0', which has shape '(?, 224, 224, 3)' 是因为程序没有正确的MITSceneParsing.pickle文件，程序找不到的图片。 大家可以在这里下载 MITSceneP...
【完整代码】FCN简单实现
ting的博客
03-31 2429
【代码】【完整代码】FCN简单实现。
FCN全卷积网络理解及代码实现（来自pytorch官方实现）
m0_46378271的博客
06-14 1万+
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
FCN代码实践【1】
yeler082的博客
01-02 3328
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...
FCN_搭建fcn网络_fcn代码实现_fcn_
10-04
FCN旨在解决图像语义分割问题，即为图像的每个像素分配一个类别标签。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，FCN保留了空间信息，因为它不包含全连接层，从而可以输出与输入图像相同大小的预测结果。 在**FCN的构建**中...
FCN全卷积网络源代码
09-23
- `models`目录：包含了FCN在TensorFlow框架下的具体实现代码，可能包括不同的网络结构如VGG-16、ResNet等。 - `data`目录：可能存储了训练和测试用的数据集，例如PASCAL VOC或COCO等，以及相关的预处理脚本。 - `...
matlab的egde源代码-FCN_Text:FCN_Text
05-21
matlab的egde源代码FCN_Text 郑章（）编写的代码 ################################################ ###################################### 1。 该项目包括有关文本区域fcn和提案生成的源代码和经过训练的模型。 ...
R-FCN源代码
06-05
R-FCN的核心思想是将目标检测问题转化为像素级别的分类问题。与Fast/Faster R-CNN不同，R-FCN不需单独进行区域提议，而是直接对全图的每个位置进行分类。具体来说，R-FCN由以下几部分组成： 1. **基础网络（Base ...
RESNet50+FCN模型文件
03-06
RESNet50+FCN train模型文件
使用官方FCN模型测试自己的图片
lin
02-26 1825
用官方FCN模型测试自己的图片 官方模型 下载好模型文件后,修改为自己需要的参数，具体如何修改可参考 博客 将文件根目录下的infer.py 换成如下代码 import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import caffe # load image, switch to BGR...
windows下训练FCN模型所遇到的问题
qq_34220460的博客
04-19 3919
在windows上借助caffe框架训练FCN模型
keras语义分割FCN实现 FCN32 unet segnet实现
张齐贤的博客
09-01 2343
https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/84031759 https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/84062253 本文主要参考这两篇博客，并实现了代码，原博主没有给出数据集，我当时数据集下载也是出错，我会把代码数据集和训练的model的代码全分享一下： data下的dataset里面有五个文件夹数据集，其中CamVid是源数据集，需要把源数据集文件建成文件夹，我都建好了，直接用就行。 Models
李沐动手学深度学习V2-全卷积网络FCN和代码实现
flyingluohaipeng的博客
06-12 2242
语义分割是对图像中的每个像素分类，全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换 ，与前面在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同，全卷积网络通过转置卷积层将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸，因此输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。如下图所示为全卷积网络模型最基本的设计，全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过 1×1 卷积层将通道数变换为类别个数（
FCN的学习及理解（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）
热门推荐
凹酱的DEEP LEARNING
05-23 29万+
论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 是图像分割的milestone论文。理清一下我学习过程中关注的重点。fcn开源代码github下载地址https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org核心思想该论文包含了当下CNN的三个思潮- 不含全连接层(fc)的全卷积(fu...
医疗图像切割FCN的Keras实现
g11d111的博客
09-23 1万+
最近看了几篇关于视网膜层切割的处理论文，现在比较流行的方法是用FCN（全卷积神经网络来做）。在医疗领域中，通常使用一种称之为U-net的FCN来做图像切割，效果不错。 本文基于U-net来做实现，详细介绍了如何搭建一个U-net神经网络。 全卷积神经网络关于FCN的介绍详见我的FCN全卷积网络的博客，这里不再赘述啦。医学图像分割框架现在的医学图像分割（尤其是眼科OCT图像（光学相关层析图像
FCN代码解读
weixin_38359296的博客
02-10 3565
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import argparse import os import time import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf import pydensecrf.densecrf as dcrf import vgg from dataset ...
FCN测试代码pytorch
最新发布
01-15
### FCN 测试代码 PyTorch 示例 为了测试已训练好的 FCN 模型，在 PyTorch 中可以按照如下方式编写测试代码： ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设已经定义好了FCN类以及加载预训练权重的方法 load_pretrained_weights() fcn_model = FCN(base, head) # 初始化模型实例 fcn_model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_trained_fcn.pth')) # 加载预训练参数 fcn_model.eval() # 设置为评估模式 def predict(image_path): preprocess = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) input_image = Image.open(image_path).convert("RGB") # 打开并转换成 RGB 图像 input_tensor = preprocess(input_image) input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # 创建批次维度 with torch.no_grad(): # 关闭梯度计算以节省内存 output = fcn_model(input_batch)['out'][0] # 获取输出 output_predictions = output.argmax(0) # 对每个像素取最大值作为类别标签 # 显示原图与预测结果对比 fig, ax = plt.subplots(1, 2) ax[0].imshow(input_image); ax[0].set_title('Input image') ax[1].imshow(output_predictions.byte().cpu()); ax[1].set_title('Predicted segmentation') predict('your_test_image.jpg') # 调用函数传入待测图片路径 ``` 上述代码展示了如何构建一个简单的测试流程来应用预先训练过的 FCN 进行图像分割任务。这里假设 `base` 和 `head` 已经被正确定义，并且有一个保存有训练好权重文件 `'path_to_your_trained_fcn.pth'` 可供调用[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值