本文介绍了使用TensorFlow实现Deeplab-V3+的代码复现过程，包括环境配置、数据集准备、模型训练、测试与可视化。通过下载预训练模型，调整训练参数，在有限的GPU资源下进行训练，并探讨了如何在训练过程中续接之前的模型。
一、参考资料：
1、大神博客：
https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/80574306
2、官方代码：
githup
二、准备工作：
环境：
环境： anaconda3 + python3 + tensorflow-gpu1.8
机器：1 块 GTX1070（8G）
git代码：
git clone https://github.com/tensorflow/models
代码一共有400+M，可以自己直接去上面给的官方githup里面下载；
数据集：
1、数据集下载：先从Cityscapes website上下载数据集。这需要注册账号(最好用带edu的邮箱注册).下载数据集 leftImg8bit_trainvaltest.zip (11GB)和对应的标注集 gtFine_trainvaltest.zip (241MB)。
2、数据集工作目录：
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