用deeplab v2 做语义分割的例子 make runtest出错怎么办 [问题点数:40分]

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语义分割】- DeeplabV1&V2
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图像语义分割:从头开始训练deeplab v2系列之一【源码解析】
好记性不如烂笔头, 最近用Deeplab v2跑的图像分割,现记录如下。 官方源码地址如下:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/overview 但是此源码只是为deeplab网络做相应变形的caffe,如果需要fine tuning微调网络,还需要准备以下文件: txt文件:文件中有数据集的名字列表的txt文件,训练测试
deeplab-v2语义分割 caffe配置
我的硬件配置Ubuntu16.04,GPU 1080Ti,cuda8.0,cudnn5.01、首先下载基本的deeplab_v2相关文件,网址:https://github.com/xmojiao/deeplab_v2下载完毕,我利用的主要是voc的数据,因此,主要利用的文件都在voc2012里面。这里我们需要将voc2012名称改为voc12,下面会说到这样做的目的。然后是下载voc数据集,可以...
空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试(tensorflow)
图像语义分割是对图像像素级理解的基础,也是图像处理的高阶操作。自从深度学习出来之后,已经有了不少的基于卷积网络的图像语义分割模型,如从全卷积网络到大型卷积核:深度学习的语义分割全指南这篇文章介绍了非常多的模型。 本篇博客只对空洞卷积进行多尺度背景聚合(Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions)和DeepLab2(D
语义分割之DeepLab v1、v2、v3、v3+个人总结
1. 基本流程 deeplab v1也用到了空洞卷积–dilated convolution,因为这么做可以获得较大的感受野同时又不损失图像的分辨率。 然而,经过了poolling,虽然可以提高图像的语义信息(即"what"),却会丢失分辨率信息(即"where")。这对精细的分割任务来说,会很有难度。 于是
语义分割DEEPLAB V2开源代码走读
DEEPLAB V2简介 论文路径 引用一篇博文:Semantic Segmentation –DeepLab(1,2,3)系列总结 DEEPLAB V2的相对于V1的特点在于: 1.使用RESNET101替代VGG16 2.使用ASPP的结构 开源代码走读: 对应的GITHUB地址: https://github.com/DrSleep/tensorflow-deeplab-...
图像语义分割:从头开始训练deeplab v2系列之三【pascal-context数据集】
在之前的博客已经讲过deeplab v2源码解析与基于VOC2012数据集的训练,本博客基于pascal-context数据集进行fine tuning官方源码地址如下:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/overview 但是此源码只是为deeplab网络做相应变形的caffe,如果需要fine tuning微调网络,还需
图像语义分割:从头开始训练deeplab v2系列之四【nyu v2数据集】
在之前的博客已经讲过deeplabv2源码解析、基于VOC2012数据集的训练与基于pascal-context数据集的训练,本博客基于nyu数据集进行fine tuning官方源码地址如下:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/overview 但是此源码只是为deeplab网络做相应变形的caffe,如果需要fine tu
语义分割经典论文:DeepLab
Here we go 本文所提到的是DeepLabv2: DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 项目地址:http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html
基于deeplab v2语义分割
从开学一直在调试deeplab v2的程序,终于有了结果,希望能帮到大家。
谷歌发布MobileNetV2:可做语义分割的下一代移动端计算机视觉架构
深度学习在手机等移动端设备上的应用是机器学习未来的重要发展方向。2017 年 4 月,谷歌发布了 MobileNet——一个面向有限计算资源环境的轻量级神经网络。近日,谷歌将这一技术的第二代产品开源,开发者称,新一代 MobileNet 的模型更小,速度更快,同时还可以实现更高的准确度。项目链接:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/re
图像语义分割:从头开始训练deeplab v2系列之二【VOC2012数据集】
基于v2版本的deeplab,使用VGG16模型,在VOC2012,Pascal-context,NYU-v2等多个数据集上进行训练。 好记性不如烂笔头, 最近用Deeplab v2跑的图像分割,现记录如下。官方源码地址如下:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/overview 但是此源码只是为deeplab网络做相应变形
深度学习之DeepLab用于语义分割
摘要 研究点:CNN做语义分割 工程主页:http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html 主要贡献: atrous conv: 可以控制参与卷积的feature的分辨率 Subsample -> Conv(kernel) 和 AtrousConv(kernel) -> Subsample 等价,且 AtrousConv(kernel) 平移不变
使用TensorFlow DeepLab进行语义分割
参考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 使用 TensorFlow DeepLab 进行语义分割 准备 文件结构 这里以 PASCAL VOC 2012 为例,参考官方推荐的文件结构: deeplab/datasets/pascal_voc_seg ├── exp │ └─...
语义分割网络deeplabV1,V2,V3论文原文
语义分割网络deeplabV1,V2,V3论文原文 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 于2016年6月2日提交到Arxiv https://arxiv.org/abs/1606.00915,使用了空洞卷积;提出了在空间维度上实现金字塔型的空洞池化atrous spatial pyramid pooling(ASPP);使用了全连接条件随机场。空洞卷积在不增加参数数量的情况下增大了感受野,按照上文提到的空洞卷积论文的做法,可以改善分割网络。我们可以通过将原始图像的多个重新缩放版本传递到CNN网络的并行分支(即图像金字塔)中,或是可使用不同采样率(ASPP)的多个并行空洞卷积层,这两种方法均可实现多尺度处理。我们也可通过全连接条件随机场实现结构化预测,需将条件随机场的训练和微调单独作为一个后期处理步骤。 后期的deeplabV2、V3都是在deeplabV1的基础上改进而来。
【译】DeepLab V2:基于深度卷积网、孔洞算法和全连接CRFs的语义图像分割
【译】DeepLab:基于深度卷积网、孔洞算法和全连接CRFs的语义图像分割 DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, 多孔 Convolution, and Fully Connected CRFs Author: Liang-Chieh Chen
使用自己的数据集训练和测试DeepLab
首先申明以下我使用的DeepLab caffe源码是原作者给出的: https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/overview 使用的model是: http://liangchiehchen.com/projects/DeepLabv2_vgg.html 训练测试自己数据集时,我并没有套用原来的数据结构(就是外围的所有东西...
图像分割 DeepLab v2
标题:DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 网站: http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html.深度卷积网络用于语义分割的三个挑战: 特征分辨率下降 主要由于重
Deeplab v2 安装及调试全过程
上期为大家带来的是从FCN到DeepLab V2的一些相关知识,今天我们就来和大家分享一些DeepLab V2的安装及调试全过程,希望可以为一些需要的科研小伙伴带来一丝丝帮助,请继续欣赏下去。把Deeplabv2的 run_pascal.sh与run_densecrf.sh成功运行,现将调试过程整理如下:首先,安装Caffe、Ubuntu 16.04+cuda8.0等环境应该不需要再次详细说了吧,
deeplab v2 模型调用及输出分割图的C++程序
#include "deeplab_seg.h"void Segmantation::ConvertToVecMatP(Blob<float> * blob, std::vector<float> & v_float, cv::Mat & outimg) { int c = blob->channels(); int h = blob->heig...
tensorflow 语义分割系列DeepLabV3/V4实践
       语义分割是图像高级别像素理解的主要任务之一,也是无人驾驶的重要技术基础。前面已经对该方面进行过复现实验,见:空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试(tensorflow)。近段时间,google又推出了deeplab v3及其升级版本(deeplab v3 plus),并且集成到其model库中,因此,对该库进行集成测试一下。       DeepLab V1---&gt...
语义分割中的深度学习方法全解:从FCN、SegNet到各版本DeepLab
图像语义分割就是机器自动从图像中分割出对象区域,并识别其中的内容。 量子位今天推荐的这篇文章,回顾了深度学习在图像语义分割中的发展历程。 发布这篇文章的Qure.ai,是一家用深度学习来读取医学影像的公司,他们在官方博客上梳理了语义分割中的深度学习方法。 他们希望通过这份介绍,能让大家了解这个已经在自然图像处理比较成熟、但是在医学图像中仍需发展的新兴技术。 作者
图像语义分割 — 利用Deeplab v3+训练自己的数据 loss震荡解决办法
问题描述:     在利用DeeplabV3+ 训练自己数据集时,loss一直在0.4附近震荡,测试集MIOU值在0.55附近(结果较差),折腾许久,终于有所提高,最近计算结果:测试集 MIOU > 0.8,且过拟合现象不明显。 参考链接: 1. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/80948990; 2. https:/...
谷歌开源语义图像分割模型DeepLab-v3+ 下
Xception (Extreme Inception)卷积层的学习方式在一层卷积中我们尝试训练的是一个 3-D 的 kernel,kernel 有两个 spatial dimension,H 和 W,一个 channel dimension,也就是 C。这样一来,一个 kernel 就需要同时学习 spatial correlations 和 cross-channel correlations...
图像语义分割 DeepLab v3+ 训练自己的数据集
环境:ubuntu 16.04 + TensorFlow 1.6.1 + cuda 9.0 + cudnn 7.0 +python2.7 tensorflow 项目链接 https://github.com/tensorflow/models.git下载后解压,所需要的工程在models/research/deeplab/ 目录下1. 测试本地环境首先添加slim路径,每次打开terminal都要...
深度学习模型压缩之MobileNetV2
摘要 1 引言 2 相关工作 3 预备知识、讨论、直觉 3.1 深度可分离卷积 3.2 线性瓶颈(Linear Bottlenecks) 3.3 反向残差(Inverted residuals) 3.4 信息流解释 4 模型结构 5 执行记录 5.1 内存有效管理 6 实验 6.1 ImageNet分类 6.2 目标检测 6.3 语义分割 6.4 模型简化测试(Ablation s...
Deeplab v2
deeplab-v2  基于vgg训练自己的数据的prototxt 和cityscapes的prototxt
DeepLab:语义图像分割
DeepLab:语义图像分割,采用深度卷积网络、完全连接CRF技术。DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs,项目论文数据等:http://t.cn/RxbHYZt 代码:http://t.cn/RxbHYZc ​
语义分割论文阅读:Deeplab v2
DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 论文链接:https://arxiv.org/abs/1606.00915 代码链接:https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-pub...
DeepLab v2及调试过程
今天我们开始说说语义分割第二个系列,DeepLab V2。说这个之前,我们先说说FCN的一些简单知识。图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割,从FCN把深度学习引入这个任务到现在,一个通用的框架已经大概确定了。即前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map,后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出,最后得到一个精细的分割图。
deeplab-v2 安装问题总结
交流QQ:1187053210 deeplabv2安装问题总结如下: 1. cudnn从v5降级到v4,版本5在我的系统出现bug 2. atomicAdd的重写问题,cuda8已经有了atomicAdd函数的定义,出现bug。 解决方法:https://github.com/vlfeat/matconvnet/issues/575 具体做法:修改common.cuh #ifn
深度学习(十八)——YOLOv2(2), 语义分割
YOLOv2 Stronger(续) Hierarchical classification(层次式分类) ImageNet的标签参考WordNet(一种结构化概念及概念之间关系的语言数据库)。例如: 很多分类数据集采用扁平化的标签。而整合数据集则需要结构化标签。 WordNet是一个有向图结构(而非树结构),因为语言是复杂的(例如“dog”既是“canine”又是“domestic ...
Google论文解读:轻量化卷积神经网络MobileNetV2 | PaperDaily #38
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用自己的数据集训练,测试deeplab_v2
用自己的数据集训练Deeplab v2,包括跑通run_pascal.sh 和 run_densecrf.sh两个脚本 1. 下载编译deeplab_v2 make 部分不做详细介绍了,网上参考的内容也比较多,出错耐心改一下即可。 代码用的是 git clone https://github.com/xmojiao/deeplab_v2.git 之后的目录结构也按照down下来的,无需调整...
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2016年Semantic Segmentation方向比较出色的一篇文章,DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs https://arxiv.org/abs/1606.00915作者提供了开源的代码,shell版本
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                CAFFE深度学习交流群:532629018   CXX src/caffe/test/test_data_transformer.cpp   CXX src/caffe/test/test_filler.cpp CXX src/caffe/test/test_syncedmem.cpp CXX src/caffe/test/test_mvn_layer....
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基于Deep CNNs和全连接CRFs的语义图像分割[译] SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED Author: Liang-Chieh Chan lcchen@cs.ucla.edu
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原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52434826介绍图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类从图像上来看,就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分割图: 不同颜色代表不同类别。 经过我阅读“大量”论文(羞涩)和查看Pascal VOC 2012 Learderboard,我发现图像语义分割从深度学习引入
基于深度学习的语义分割代码库
截至: 2018-04-16 Awesome Semantic Segmentation Networks by architecture Semantic segmentation U-Net [https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf] https://github.com/zhixuhao/unet [Keras] https:...
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Caffe的图像语义分割
(一)下载模型 作者在github上开源了代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org,我们首先将代码下载并且解压到家目录下。 项目文件结构很清晰,如果想train自己的model,只需要修改一些文件路径设置即可,这里我们应用已经train好的model来测试一下自己的图片: 我们下载voc-fcn32s,voc-fcn16
谷歌开源语义图像分割模型DeepLab-v3+ 中
理解DeepLab V3+的构架首先需要理解DeepLab V3,V3+基本上可以理解成在原始的基础上增加了encoder-decoder模块,进一步保护物体的边缘细节信息。除此之外,也展示了在Xception网络上构架的优势。Motivation 可以发现DeepLab V3版本ASPP得到的特征分辨率即使在采用atrous convolution的情况下,依然有8倍的缩小。个人认为为什么不采用...
deeplabV2在ubuntu16.04下的配置问题
首先参照http://blog.csdn.net/xczexcel/article/details/70185643中写的那样  解决1) cudnn从v5降级到v4问题   2)matio.h no such file or directory问题 3)atomicAdd的重写问题 相关教程网上还有很多,可以很容易搜到。这里主要介绍自己配置时所遇到的问题,网上相关的解决教程较少。
caffe学习笔记——安装成功后make报错
Caffe安装成功后make all 报错(1)fatal error:caffe/proto/caffe.pb.h:No such file or directory #include “caffe/proto/caffe.pb.h解决:进入caffe安装目录Protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=.Mkdir include/caffe/pro...
语义分割的数据集
    目前学术界主要有三个benchmark(数据集)用于模型训练和测试。第一个常用的数据集是Pascal VOC系列。这个系列中目前较流行的是VOC2012,Pascal Context等类似的数据集也有用到。第二个常用的数据集是Microsoft COCO。 COCO一共有80个类别,虽然有很详细的像素级别的标注,但是官方没有专门对语义分割的评测。这个数据集主要用于实例级别的分割(Insta...
基于deeplab v2语义分割参考博文
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语义分割算法总结(二)
承接之前的语义分割算法(一) 2.4 DeepLab (v1 & v2) DeepLab v1: 通过前面的介绍,我们总结出,最后得到的分割图像质量的高低,主要取决于卷积和池化层输出数据的维度大小和数据中每一个元素的感受域大小。数据维度主要决定分割图像的分辨率等微观特征,感受域主要决定图像上各对象的相对位置关系等宏观特征。 最后得到的分割图像分辨率的在经过卷积和池化操作后,得到...
Tensorflow实时语义分割开源工程
https://github.com/MSiam/TFSegmentationReal-time Semantic Segmentation Comparative StudyThe repository contains the official TensorFlow code used in our papers:RTSEG: REAL-TIME SEMANTIC SEGMENTATION C...
综述----图像分割综述
综述调研ppt: http://syzhang.me/post/surveysegmentation/ CNN图像语义分割基本上是这个套路: 下采样+上采样:Convlution + Deconvlution/Resize 多尺度特征融合:特征逐点相加/特征channel维度拼接 获得像素级别的segement map:对每一个像素点进行判断类别 即使是更复杂的DeepLab v3+依然...
用TensorFlow实现的Mask R-CNN在人体语义分割上的效果
用TensorFlow实现的Mask R-CNN使用Human Parsing数据集训练了模型,还没有训练完,初步看起来效果还不错,可以继续优化优化。具体在人体语义分割上的效果可以看下面2张图。
TensorFlow之deeplab语义分割API接口调试
在之前的文章中,对tensorflow目标检测API进行了详细的测试,成功应用其模型做简单的检测任务。本文对另一模块DeepLab的API进行测试,实现语义分割。 经过了好几天的吐血折腾,终于将该模块调通,其中的bug真是数不胜数…… 1 文件结构 首先在research/deeplab/datasets下新建一个文件夹,这里我建的是loulan,用来做漏缆的语义分割。然后在文件夹下新建da...
CNN for Semantic Segmentation(语义分割,论文,代码,数据集,标注工具,blog)
在FCN网络在2104年提出后,越来越多的关于图像分割的深度学习网络被提出,相比传统方法,这些网络效果更好,运算速度更快,已经能成熟的运用在自然图像上。语义分割显然已经是计算机视觉领域的一个热门研究领域,也是通往实现完全场景理解的道路之一,被广泛应用于无人驾驶、人机交互、医疗图像、计算摄影、图像搜索引擎、增强现实等应用领域。语义分割是像素级分类问题,将同一类物体像素点归为一类,如图所示。
极简笔记 DeepLabv3+
【极简笔记】Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation 文章核心:1. 提出DeepLabv3+,采用encoder-decoder结构(其实就是语义分割常用的下采样再上采样);2. 该网络通过带孔卷积可以任意控制encoder feature的resolution,有较好的尺...
图像语义分割
从特斯拉到计算机视觉之「图像语义分割」 关于图像语义分割的总结和感悟 FCNN: Fully Convolutional Networks for Semantic SegmentationDeeplab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Ful
FCN语义分割初探——使用训练好的模型进行分割
前言由于课题的需要,最近开始研究FCN语义分割,这几天将环境搭建好了立即测试了一下,这里分享出来与大家进行分享。1. 准备1.1 运行环境这里使用到的环境是Ubuntu下PyCaffe,具体的环境搭建大家可以参考我的这篇博客进行环境搭架。Ubuntu16.04下安装Caffe记录(GPU) 这里使用到的FCN语义分割源码可以从Github上进行下载,fcn.berkeleyvision.org,本
Caffe安装遇到的问题及解决思路
按照原文(http://blog.csdn.net/a_z666666/article/details/72853346) 安装到  make all -j16   make test -j16  make runtest -j16   时出现问题 Q1 make all -j16  时 报错 AR -o
caffe---make发生的错误和解决办法2
错误1: 执行命令:for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done 错误2: make runtest
图像语义分割 工具 labelme 的安装使用
图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作,其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label,以表示这个类别是同一类。在训练自己的数据集中,语义分割最重要且最基础的一步便是对图像进行标注,以训练得到自己的模型。在这推荐一个python版的labelme,链接: https://github.com/wkentaro/labelme不过安装过程并不太需要这个源码,直接按下列步骤安...
语义分割发展史
在深度学习应用到计算机视觉领域之前,研究人员一般使用纹理基元森林(TextonForest)或是随机森林(Random Forest)方法来构建用于语义分割的分类器。 卷积神经网络(CNN)不仅能很好地实现图像分类,而且在分割问题中也取得了很大的进展。 最初,图像块分类是常用的深度学习方法,即利用每个像素周围的图像块分别将各像素分成对应的类别。其中,使用图像块的主要原因是分类网络通常具有全连接...
DeepLab笔记(未完待续)
Abstract 用DL做semantic image segmentation,本文有three main contributions: 1. atrous convolution:提高feature map的分辨率 ,不增加参数的前提下增大感受野。 2. Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP):来对不同的尺度做分割.提高了效果。 3. CRF:进一
语义视频分割 文献及开源代码总结(一)
语义视频分割 文献及开源代码总结(一)感谢,收藏用!~原文出自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1012017语义分割 Global Deconvolutional Networks BMVC 2016 https://github.com/DrSleep/GDN半监督语义分割 Mix-and-Match Tuning for Se...
分割网络Deeplab_v2和PSPnet的安装
Deeplab_v2和PSPnet的关系:PSPnet实在Deeplab_v2的的基础上进行修改的,本质上其实是差不了多少的。 Deeplab_v2的地址:github:https://github.com/xmyqsh/deeplab-v2 作者的主页:http://liangchiehchen.com/ 也可以在这里进行下载安装 安装步骤和caffe一样ma
我们是很有底线的