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FCN 怎么将4通道16bit图像载入进行训练
HeroMan_BY
2017-07-31 06:13:58
目前已经跑通了原文作者的3通道图像训练模型和测试图片,但自己的数据集是4波段16bit的tif图片,不知道怎么去调整参数?还请各路大神留言指教,不胜感激~~
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FCN 怎么将4通道16bit图像载入进行训练
目前已经跑通了原文作者的3通道图像训练模型和测试图片,但自己的数据集是4波段16bit的tif图片,不知道怎么去调整参数?还请各路大神留言指教,不胜感激~~
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weixin_43338538
2019-02-18
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请问一下怎么改呢
supe_king
2017-08-01
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四通道的 我曾经玩过,其实只增加通道数,并没有增加维度,实际维度还是,batchsize,h,w,c,四个维度,争对fcn的话只需要进入数据读入的那个py文件改几行源码即可。但是数据增加待四维有个问题,就是传统的vgg16的权值将不能copy,因为第一层卷积核不再是h*w*3*64,而是h*w*4*64,相对caffe而言,这对后期训练,loss的收敛都是问题,需要花功夫去调整。
windows下
进行
FCN
图像
训练
分割
基本上所有的资料都是在乌班图下的,在windows下的基本没有,下面是我在windows 下配置深度学习
图像
语义分割的一些过程:首先你要配置好caffe把?这个教程多得很,我就不再累述了;我建议python同一版本,我之前是2.7和3.6共存,所以配置 的过程中感觉有冲突,后来我都删了重新装的2.7的版本。http://blog.csdn.net/qq_34220460/article/detail
2-
图像
分割之
FCN
1.
FCN
简介 终于来到
图像
分割的开山之作
FCN
,在
FCN
之前
进行
的
图像
分割,大多是根据
图像
的一些低阶视觉信息来
进行
分割,经典的方法有N-cut,Grab cut等,这些算法的优点是不需要使用算法
进行
训练
,计算复杂度小,但是同时的,对于一些较困难的分割任务效果不太理想同时分割效率也比较低。伴随着机器学习等一系列技术的发展,
图像
分割也来到了一个新的时代,
FCN
便是其中的开山鼻祖,为往后的模型提供了基石。
FCN
的一些优点可以简答概括为以下几点: 1.将原始的分类网络改编为全卷积神经网络,具体包括全连接层
FCN
——深度学习领域
图像
分割(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)
深度学习领域
图像
分割
FCN
(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)
图像
分割网络
FCN
原理详解
文章目录一、全卷积网络(
FCN
)1.1 CNN网络1.2 全卷积网络(
FCN
) 一、全卷积网络(
FCN
) 卷积神经网络从
图像
分类到到对象检测、实例分割、到
图像
语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级,基于卷积神经网络的全卷积分割网络
FCN
是像素级别的
图像
语义分割网络,相比以前传统的
图像
分割方法,基于卷积神经网络的分割更加的精准,适应性更强。 为了了解全卷积网络,我们必须他与普通CNN...
图像
分割
FCN
项目实战:测试和数据集
训练
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