图像语义分割代码实现（2）

针对《图像语义分割（2）- SegNet》介绍的 SegNet 算法，主要参考官方项目主页，在 CamVid 数据集上做训练和测试

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框架安装

官方 SegNet 包含两个部分，一个是 SegNet 框架，一个是修改的 Caffe

1）clone SegNet-Tutorial

git clone https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial.git SegNet

里面包含了 CamVid 的训练数据集

2）clone caffe-segnet

git clone https://github.com/TimoSaemann/caffe-segnet-cudnn5.git caffe-segnet

这里有不支持 cudnn v2 的 caffe-segnet

3）将 caffe-segnet 移到 SegNet 里面，文件树如图1所示

　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1. SegNet 的代码框架

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数据准备及训练

1）训练前的数据准备

• 修改 CamVid/train.txt 和 CamVid/test.txt 里面的图片路径换成绝对路径
• 修改 Models/segnet_train.prototxt 和 Models/segnet_inference.prototxt 第一层的 data 路径为绝对路径，batch_size 按显卡能力调整
• 修改 Models/segnet_solver.protxt 修改 snapshot_prefix 为绝对路径
• 编写训练脚本 train_it.sh

#!/bin/bash

./caffe-segnet-cudnn5/build/tools/caffe train -gpu 0 -solver Models/segnet_solver.prototxt

2）编译 caffe-segnet 并开始训练

• 修改 Makefile.config，取消 USE_CUDNN 和 WITH_PYTHON_LAYER 注释；添加 hdf5 的路径

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

• make -j8 && make pycaffe

• python train_it.py 开始训练

  3）测试 webcam_demo （可选）
  官方给了个 webcam 的 demo ，插上usb相机就能用