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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>DeepLab進(jìn)行語義分割的研究分析

      DeepLab進(jìn)行語義分割的研究分析

      2019-10-24 | docx | 0.16 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　DeepLab是谷歌使用tensorflow基于CNN開發(fā)的語義分割模型，至今已更新4個版本。最新版本是DeepLabv3+，在此模型中進(jìn)一步將深度可分離卷積應(yīng)用到孔空間金字塔池化和解碼器模塊，從而形成更快，更強大的語義分割編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)。DeepLabv3+是一種非常先進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割方法，可對物體進(jìn)行像素級分割。本文將使用labelme圖像標(biāo)注工具制造自己的數(shù)據(jù)集，并使用DeepLabv3+訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集，具體包括：數(shù)據(jù)集標(biāo)注、數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換、修改程序文件、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、測試訓(xùn)練出的網(wǎng)絡(luò)模型、性能評估；之后就能開展圖像分割應(yīng)用，具有重要實踐意義。

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      解碼器 深度學(xué)習(xí)
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