PaddleSeg自定义语义分割数据集 Detectron2自定义语义分割数据集

1 PaddleSeg数据集

PaddleSeg (https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg)是个很方便的语义分割框架。

如果用自己的数据进行训练的话需要按规范的格式整理,结构如下。根目录为dataset(或其他的名称),dataset下包含两个文件夹和两个txt。两个文件夹分别存放图片(images)和标注(annotations),两个txt(train_list.txt,val_list.txt)分别存储训练集和验证集的图片和标注的对应关系。这些文件夹和文件的名称都可以改动,习惯用这几个名称。详见https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.2/docs/data/custom/data_prepare_cn.md

dataset/  # 数据集根目录
|--images  # 原图目录
|  |--xxx1.jpg (png/tif)
|  |--...
|  └--...
|
|--annotations  # 标注图目录
|  |--xxx1.png(tif)
|  |--...
|  └--...
|--train_list.txt
|--val_list.txt

txt的内容如下组织:

images/xxx1.jpg (xx1.png) annotations/xxx1.png
images/xxx2.jpg (xx2.png) annotations/xxx2
### 图像语义分割的开源代码项目 图像语义分割是一个重要的计算机视觉领域,许多优秀的开源项目提供了丰富的实现方案。以下是几个主流的图像语义分割开源代码项目及其特点: #### TensorFlow 框架下的遥感图像语义分割 一个专注于遥感图像处理的语义分割项目可以参考 `Semantic-segmentation-of-remote-sensing-images`[^1]。该项目基于 TensorFlow 2.0 和 Keras 实现,提供了一整套用于遥感图像分析的工具链。它不仅包含了经典的卷积神经网络架构,还支持自定义数据集的加载和预处理。 #### PaddlePaddle 的图像分割库 PaddleSeg 另一个强大的图像分割解决方案来自百度的深度学习平台飞桨 (PaddlePaddle),其推出的 **PaddleSeg** 是一套完整的端到端图像分割开发套件[^2]。该工具包内置了多种先进的分割算法,例如 DeepLabv3+、HRNet 等,并针对不同的应用场景优化了性能表现。此外,PaddleSeg 提供详尽的文档和支持,使得初学者也能快速上手。 #### 基于 Transformer 的医学图像分割 HiFormer 对于更复杂的场景比如医疗影像分析,则有研究者提出了结合变换器技术的新方法——HiFormer[^3]。此模型能够构建分层多尺度表示来提升分割效果,在公开评测集合中取得了优异的成绩。如果目标涉及特定领域的高难度任务,这类创新型工作值得深入探索。 #### 推荐GitHub上的其他知名资源链接 除了上述提到的具体实例之外,还有不少通用性强且社区活跃度高的仓库可供选择: - [Matterport/Mask_RCNN](https://github.com/matterport/Mask_RCNN): Mask R-CNN 的官方 PyTorch 版本。 - [facebookresearch/Detectron2](https://github.com/facebookresearch/detectron2): Facebook AI Research 发布的一个灵活高效的检测与分割框架。 这些项目的共同特点是都具有详细的安装指南以及示例脚本,便于用户根据自己的需求调整参数或者扩展功能。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_segmentation_model(input_shape=(None,None,3)): inputs = layers.Input(shape=input_shape) # Encoder部分省略... outputs = ... # Decoder逻辑 model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) return model if __name__ == "__main__": segmentation_model = create_segmentation_model() segmentation_model.summary() ``` 以上展示了如何创建基础的Keras模型结构作为起点之一;当然实际工程里会更加复杂些。
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