DeepLabv3+训练VOC2012数据集

博客围绕TensorFlow和DeepLabv3+进行语义分割展开。语义分割是重要的图像处理任务,TensorFlow是强大的深度学习框架,DeepLabv3+是优秀的语义分割模型,二者结合可有效完成语义分割工作。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

使用Deeplabv3+训练自定义数据集可以参考以下步骤: 1. **环境搭建**:开发环境可选用windows10、pytorch1.2、pycharm、python3.7、GTX 2070等 [^1]。 2. **数据处理**:在`mydatah`目录下建立新目录`tfrecord`,然后执行以下命令进行数据处理: ```python python deeplab/datasets/build_voc2012_data.py \ --image_folder="/home/lw/data/mydata/image" \ --semantic_segmentation_folder="/home/lw/data/mydata/mask" \ --list_folder="/home/lw/data/mydata/index" \ --image_format="jpg" \ --label_format="png" \ --output_dir="/home/lw/data/mydata/tfrecord" ``` 此命令将指定文件夹中的图像和标签数据处理成特定格式并输出到指定目录 [^2]。 3. **数据集文件创建**:在`dataloaders/datasets`路径下创建自己的数据集文件,例如创建为`mydata.py`。若按照VOC数据集格式,可直接将`pascal.py`内容复制过来修改,需将类别数和数据集改成自己的数据集,类别要加上背景类 [^4]。 4. **模型训练**:进入`models/research`路径,执行以下命令开始训练: ```python python deeplab/train.py \ --logtostderr \ --training_number_of_steps=1000 \ --train_split="train" \ --model_variant="xception_65" \ --atrous_rates=6 \ --atrous_rates=12 \ --atrous_rates=18 \ --output_stride=16 \ --decoder_output_stride=4 \ --train_crop_size="513,513" \ --train_batch_size=2 \ --fine_tune_batch_norm=false \ --dataset="mydata" \ --tf_initial_checkpoint='/home/lw/data/cityscapes/deeplabv3_cityscapes_train/model.ckpt' \ --train_logdir='/home/lw/data/mydata/train' \ --dataset_dir='/home/lw/data/mydata/tfrecord' ``` 该命令设置了训练的各种参数,如训练步数、模型变体、空洞率等 [^3]。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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