文件名称：voc_fcn:在Pascal视觉对象类数据集上训练的完全卷积网络
文件大小：653KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 19:38:55
Python
voc_fcn 在Pascal Visual Object Classes数据集上训练的完全卷积网络实现。 这项工作提供了“用于语义分割的全卷积网络”的张量流（1.8版）实现。 此实现与原始论文之间存在一些差异-模型不是分阶段训练的，也不使用VGG模型中的密集层。 入口点 该项目有三个主要切入点： scripts / train.py-用于训练模型 scripts / analysis.py-用于检查模型的性能 scripts / visualize.py-包含许多用于可视化数据集和预测的函数 所有脚本都需要配置文件的路径作为参数。 configuration.yaml提供了一个示例配置，如配置部分中所述。 数据集 根据原始论文，该项目使用两个数据集：[VOC2012 PASCAL]（ ）数据集和Hariharan的。 请注意，您需要从数据集页面单独下载Hariharan集的tra
【文件预览】：
voc_fcn-master
----.gitignore(1KB)
----images()
--------average.jpg(214KB)
--------good.jpg(198KB)
--------bad.jpg(183KB)
----environment.yaml(1KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(66B)
----scripts()
--------__init__.py(0B)
--------analyze.py(5KB)
--------visualize.py(5KB)
--------train.py(3KB)
----README.md(2KB)
----net()
--------utilities.py(10KB)
--------__init__.py(0B)
--------logging.py(2KB)
--------callbacks.py(5KB)
--------ml.py(8KB)
--------data.py(15KB)
----tests()
--------commit_stage()
--------__init__.py(0B)
----.envrc(36B)
----voc_segmentations_colors.png(44KB)
----.pylintrc(16KB)
----config.yaml(1024B)