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关于语义分割数据集构造:
f3t8t8
2020-12-14 10:30:38
原图进行resize操作后 对应的gt mask 和 对原图的gt mask进行resize
两者是等价的嘛
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关于语义分割数据集构造:
原图进行resize操作后 对应的gt mask 和 对原图的gt mask进行resize 两者是等价的嘛
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DeepLabv3+图像
语义分割
实战:训练自己的
数据集
DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像
语义分割
方法,可对物体进行像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作
数据集
,并使用DeepLabv3+训练自己的
数据集
,从而能开展自己的图像
语义分割
应用。 本课程有两个项目实践: (1) CamVid
语义分割
:对CamVid
数据集
进行
语义分割
(2) RoadScene
语义分割
:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和
语义分割
本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+,在Ubuntu系统上做项目演示。 包括:安装deeplab、
数据集
标注、
数据集
格式转换、修改程序文件、训练自己的
数据集
、测试训练出的网络模型以及性能评估。 本课程提供项目的
数据集
和Python程序文件。 下图是使用DeepLabv3+训练自己的
数据集
RoadScene进行图像
语义分割
的测试结果:
遥感影像
语义分割
数据集
遥感图像
语义分割
数据集
文章目录遥感图像
语义分割
数据集
1.建筑1.1 Aerial Image Segmentation Dataset1.2 INRIA aerial image dataset1.3 WHU Building Dataset1.4 Massachusetts Buildings Dataset1.5 2020数字中国创新大赛—应用赛1:建筑智能普查1.6 SpaceNet Buildings Dataset1.7 AIRS2.道路2.1 Massachusetts Roads Datas
语义分割
数据集
的理解
有没有学完fcn感觉了解了结构,但在实现模型的时候发现对
数据集
都不了解,发现模型本身挺好理解的确最基本的
数据集
在实际应用发现不会用,再结合到loss的时候如果有人要问到底,自己是否能说的清楚。 多说两句一个基础的判断自己是否对一个模型在某个任务的达到基本的掌握,是看是否理解了模型的
构造
,理解模型的怎么选择的loss,还有相对于以前的一些网络,这种创新点在哪,创新优势通过什么指标怎么体现出来的。还有对于该任务的
数据集
自己能去简单的自己做一下吗,自己都没有对数据有一个深刻的认识,敢说真正理解了...
使用labelme构建自己的
语义分割
数据集
并训练的过程
主要根据本视频进行总结(非常不错的视频,推荐!) https://www.bilibili.com/video/av75562599?p=9
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