引言 本文接着上一篇语义分割丨PSPNet源码解析「网络训练」,继续介绍语义分割的测试阶段. 模型训练完成后,以什么样的策略来进行测试也非常重要. 一般来说模型测试分为单尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的结果一般比单尺度高.除此之外,其他细节比如是将整幅图送进网络,还是采用滑动窗口sliding window 每次取图的一部分送进网络这些也会影响测试结果.下面将基于代码进行阐述. 完整代码见:https://github.com/speedinghzl/pyto…

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153…

语义分割是将标签分配给图像中的每个像素的过程.这与分类形成鲜明对比,其中单个标签被分配给整个图片.语义分段将同一类的多个对象视为单个实体.另一方面,实例分段将同一类的多个对象视为不同的单个对象(或实例).通常,实例分割比语义分割更难. 语义和实例分割之间的比较.(来源) 本博客探讨了使用经典和深度学习方法执行语义分割的一些方法.此外,还讨论了流行的损失函数选择和应用. 经典方法 在深度学习时代开始之前,使用了大量的图像处理技术将图像分割成感兴趣的区域.下面列出了一些常用的方法. 灰度分割 最简单…

TensorFlow中的语义分割套件 描述 该存储库用作语义细分套件.目标是轻松实现,训练和测试新的语义细分模型!完成以下内容: 训练和测试方式 资料扩充 几种最先进的模型.轻松随插即用 能够使用任何数据集 评估包括准确性,召回率,f1得分,平均准确性,每类准确性和平均IoU 绘制损失函数和准确性 欢迎提出任何改进此存储库的建议,包括希望看到的任何新细分模型. 也可以签出Transfer Learning Suite. 引用 如果发现此存储库有用,请考虑使用回购链接将其引用:) 前端 当前提供以…

PyTorch中的MIT ADE20K数据集的语义分割 代码地址:https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch Semantic Understanding of Scenes through ADE20K Dataset. B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Barriuso and A. Torralba. International Journal o…

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.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html  ) 在这篇博文的结尾,我们再增加…

原文地址 我对深度学习应用于物体检测的开山之作R-CNN的论文进行了主要部分的翻译工作,R-CNN通过引入CNN让物体检测的性能水平上升了一个档次,但该文的想法比较自然原始,估计作者在写作的过程中已经意识到这个问题,所以文中也对未来的改进提出了些许的想法,未来我将继续翻译SPPNet.fast-RCNN.faster-RCNN.mask-RCNN等一系列物体定位和语义分割领域的重要论文,主要作者都是Ross Girshick和Kaiming He. 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构…

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30…

图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那么我想提取候选框里面的内容,就是图像语义分割了. 简单的理解就是,图像的"分词技术". 参考文献: 1.知乎,困兽,关于图像语义分割的总结和感悟 2.微信公众号,沈MM的小喇叭,十分钟看懂图像语义分割技术 . . 一.FCN全卷积:Fully Convolutional Networks…

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN…