用于语义分割的全卷积网络FCN的Caffe版

最新推荐文章于 2022-12-09 17:01:01 发布
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分类专栏： 深度学习 Caffe 文章标签： 全卷积网络 FCN Caffe实现
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011501388/article/details/80414548
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论文“Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation by Jonathan Long*, Evan Shelhamer*, and Trevor Darrell. CVPR 2015 and PAMI 2016.”的Caffe实现官方网址如下：

fcn.berkeleyvision.org


新版caffe FCN的使用教程
隐匿人海的博客
07-07 1万+
引言FCN的出现，大幅度改变了近两年来的CNN方向。之前我曾写过caffe版本FCN的使用。最近做实验正好要用到FCN，发现FCN的code已有较大改动。因此，记录一下新版FCN的使用和需要注意的地方。新版FCN的更新内容FCN的实现是caffe-future，现在主要的函数也已经合并到官方版本的caffe中。而FCN的训练测试代码在此处下载。总的来说，让大家对于FCN的使用更加简便，而无需自己将太
caffe下使用FCN网络训练自制数据集实现语义分割
SUJI的博客
09-25 2843
       上周我尝试用自制数据集训练了一下FCN网络，特此记录。首先，要感谢我的几位师弟帮忙对图片进行标注，这部分工作量还是蛮大的，非常考验细心和耐心。 一、拍摄图片 首先我们拍摄了300张图片，同一类三种不同外观和形状的物体，每一种100张，拍摄的图片力求背景要多样化，而且物体也要分布在图片的不同位置。当然，这些图片的数量还是太少了，本次实验主要是走通FCN训练的流程。 二、Label...
【LOSS】语义分割的各种loss详解与实现
南七小僧的学海无涯
03-25 2451
https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/84576044
必读论文 | 卷积神经网络百篇经典论文推荐
weixin_43378545的博客
12-09 970
卷积神经网络百篇经典论文 研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。 根据相关算法，AMiner 从人工智能领域国际顶会/期刊中提取出“卷积神经网络”相关关键词，筛选并推荐了 100 篇经典必读论文。由于网上资料太乱太杂，整理好放在网盘内，需要的可以点击领取；
FCN（全卷积神经网络）详解
晓野豬
09-27 9万+
文章目录简介核心思想网络结构上采样 Upsampling跳级结构CNN与FCN的区别与联系网络训练过程存在问题【参考】 简介 全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类
【Caffe FCN】全卷积神经网络-图像语义分割实验-数据集制作，网络模型定义，网络训练（提供数据集和模型文件，以供参考）
穆友航的博客
12-13 1万+
自制数据集供参考 自己改的网络论文：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》 代码：FCN的Caffe 实现 数据集：PascalVOC一 数据集制作PascalVOC数据下载下来后，制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集，LMDB或者LEVELDB格式。
语义分割caffe-fcn算法
05-10
在这个场景下，我们关注的是基于Caffe框架实现的FCN（全卷积网络）算法，这是一种在语义分割中广泛采用的方法。 FCN，全称为Fully Convolutional Networks，由Long等人在2015年提出。它解决了传统CNN（卷积神经网络...
全卷积网络FCN讲解
One2332x的博客
12-07 955
全卷积网络FCN讲解一、背景二、FCN（全卷积网络）1. CNN与FCN的区别2. FCN采用的3大技术卷积化（Convolutionalization）反卷积（Deconvolution）跳跃结构（跳跃层、Skip Layer) 一、背景 FCN是由Jonathan Long等人在2015年发表的论文《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中提出的，它是首个端对端针对像素级预测的全卷积网络。 论文地址：https://arxiv.or
开源|如何利用Tensorflow实现语义分割全卷积网络（附源码）
有些代码不应该被忘记
04-18 3万+
导读：本项目是基于论文《语义分割全卷积网络的Tensorflow实现》的基础上实现的，该实现主要是基于论文作者给的参考代码。该模型应用于麻省理工学院（http://sceneparsing.csail.mit.edu/）提供的场景识别挑战数据集。 　项目所需的七大条件 结果是在12GB TitanX上训练大约6~7小时后获得的。 该代码最初是用tensorflow0.11和p
CAFFE.zip_caffe_caffe 批量测试_fcn_fcn caffe python_fcn 批量
07-15
FCN，全称为全卷积网络（Fully Convolutional Network），是一种用于图像语义分割的深度学习模型。这个"CAFFE.zip_caffe_caffe 批量测试_fcn_fcn caffe python_fcn 批量"的压缩包文件显然包含了使用Caffe和Python...
caffe随记（九）---利用FCN和已有的model进行图像语义分割
朝花&夕拾
08-24 3232
1、下载caffemodel 本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型，这个下载链接在它的文件夹里有，就是url那个文件 下载  pascalcontext-fcn32s-heavy.caffemodel 这个文件 2、增加python的路径 本次我使用的方法是 vim ~/.bashrc 在最后一行添加python路径，如下图，请根据自己的路径修改路径
caffe初步实践---------使用训练好的模型完成语义分割任务
weixin_30677073的博客
01-01 287
caffe刚刚安装配置结束，乘热打铁！ （一）环境准备 前面我有两篇文章写到caffe的搭建，第一篇cpu only ，第二篇是在服务器上搭建的，其中第二篇因为硬件环境更佳我们的步骤稍显复杂。其实，第二篇也仅仅是caffe的初步搭建完成，还没有编译python接口，那么下面我们一起搞定吧！ 首先请读者再回过头去看我的《Ubuntu16.04安装配置Caffe》（http://www.cnb...
R-FCN算法的Caffe实现
AI之路
06-03 3292
本博文介绍如何在Caffe上实现R-FCN，关于R-FN的算法讲解和Caffe代码详解可以参考另外一篇博客：Object Detection算法——R-FCN算法及Caffe代码详解git地址：https://github.com/Orpine/py-R-FCN 基本上按照这个git上的readme.md的流程进行并假设你本机的Caffe本来就可以正常使用，接下来详细讲解可能会遇到的坑：1、先从g
基于caffe的fcn网络的训练
xxiaozr的博客
07-02 7361
论文解读： global information 可以揭露 what , local information 揭露 where deep 分类网络当做预训练，微调网络，whole image 当做输入，whole image ground truth 是标签 损失函数是在最后一层的 spatial map上的 pixel 的 loss 和，在每一个 pixel 使用 softmax loss...
使用FCN做图像语义分割(实践篇)
GavinZhou的博客
08-07 4万+
FCN原理原理我已经在上篇博客说过,大家可以参考FCN原理篇代码FCN有官方的代码,具体地址是FCN官方代码 不过我用的不是这个代码,我用的是别人修改官方的版本的代码,使用Chainer框架实现的,Chainer的源码链接: Chainer框架源码,如果大家使用过Keras的话,应该对它不会感到特别的陌生,Chainer: a neural network framework好了,我使用的代码是
深度学习（十七）基于改进Coarse-to-fine CNN网络的人脸特征点定位
hjimce的专栏
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本篇博文主要讲解2013年face++的大牛们提出的改进的DCNN模型《Extensive Facial Landmark Localization with Coarse-to-fine Convolutional Network Cascade》，发表于2013年ICCV上的一篇用于定位多个人脸特征点的文献，实现了68个人脸特征点的高精度定位。这篇paper没有给出训练数据，也没有给出测试模型、源代码等，所以源代码需要自己写，训练数据我们需要自己到IBUG网站下载，可以下载到两千多张的训练数据，这篇p
强烈推荐！！一个很好的github，上面有分类、检测、分割常用网络及预训练模型（caffe版）
volcano_Lin 的博客
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一、分类、检测、分割常用网络模型： 入口：   https://github.com/soeaver/caffe-model 我看了一下，主要还是分类的网络模型多一些，而且预训练模型也都是分类的模型 检测和分割很少     我们打开分类的文件夹看看 基本常用的几个都有，而且里面有不同层数的版本 如resnet：   二、预训练模型： 入口：  https://gi...
全卷积网络（FCN）与图像分割
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与传统用CNN进行图像分割的方法相比，FCN有两大明显的优点：一是可以接受任意大小的输入图像，而不用要求所有的训练图像和测试图像具有同样的尺寸。二是更加高效，因为避免了由于使用像素块而带来的重复存储和计算卷积的问题。
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FCN论文笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 语义分割模型结构时序： FCN SegNet Dilated Convolutions DeepLab (v1 & v2) RefineNet PSPNet Large Kernel Matters DeepLab v3 FCN模型：全...
掌握Caffe-FCN算法实现语义分割
在深度学习大放异彩的今天，语义分割得到了长足的发展，而Caffe框架下的全卷积网络（Fully Convolutional Network，简称FCN）是其中非常具有影响力的一种算法。 Caffe是伯克利AI研究中心（BAIR）开发的一款深度学习...
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