segnet---训练

1.SegNet 简介
SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络，开放源码，基于caffe框架。SegNet基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络，有两种SegNet，分别为正常版与贝叶斯版，同时SegNet作者根据网络的深度提供了一个basic版（浅网络）。（具体介绍请看： http://blog.csdn.net/fate_fjh/article/details/53467948）
2.环境的准备与安装
（1）下载两个框架 https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial 和 https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet （我把两个框架名称分别改成SegNet和caffe-segnet）SegNet放在caffe下，再把caffe-segnet放在SegNet下
（2）环境的准备，自己要配置好本机caffe的环境（我的环境ubuntu14.0、cuda8.0、opencv3.0等）

安装一些依赖项，可能有的配置本机caffe时已经装过了

sudo apt-get install python-matplotlib
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-opencv
sudo apt-get install python-protobuf
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py  --no-check-certificate
sudo python get-pip.py
sudo pip install -U scikit-image

（3）因为SegNet是自带caffe的，所以要编译自带的caffe（与配置本机caffe类似）
1.进入caffe-segnet下（复制Makefile.config）
cp Makefile.config.example Makefile.config
修改Makefile.config,注意将WITH_PYTHON_LAYER := 1前的注释去掉。
确保Makefile有这个opencv_imgcodecs（在opencv_imgproc 后边）
3.然后编译caffe

sudo make all
sudo make pycaffe
sudo make test

编译时加上 -j8 快好多（8是几核cpu）
编译有错误时，自行百度错误原因，直到没有错误！（第一次opencv有问题，吭了好久啊～～～）
3.开始训练
参考官网：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/tutorial.html （建议读完）
1.需要根据自己的路径改写CamVid/train.txt 和 CamVid/test.txt 训练图片的路径和测试图片的路径
这是我的路径××× /home/deeplearning1/caffe/SegNet/CamVid/train/0001TP_006690.png /home/deeplearning1/caffe/SegNet/CamVid/trainannot/0001TP_006690.png ××× 第一次的时候也是这样写的然而一直报 a total of 0 example 和某个图片找不到的错误 (很无奈各种改路径，不过好像是opencv的问题)
2.修改 segnet_train.prototxt 、segnet_inference.prototxt 、segnet_solve.prototxt 文件中有提示需要改的地方（batch_size: 5 根据自己电脑配置改本机tianx12G显存）
3.运行代码开始训练（官网有三套代码，根据自己的路径稍作修改即可）
我先跑的第三个，正在跑。。。（执行代码最好加上sudo，我一开始没加，保存模型会有问题）

终于跑起来了，开心啊～～～

segnet---训练相关推荐

用segnet训练我自己的数据，实验笔记1——改变图片大小
我的数据库是NYU vesion1,大小是640×480,长乘高,segnet用的数据库是480×360.如果直接用会出现unsampled的错误,unsampled的参数是长30,高23. F091 ...
SegNet代码实战
一.简介 SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络,网络由编码器Encoder和解码器Decoder两大部分组成.SegNet基于FCN,编码器部分修改 ...
Automatic pixel-level multipledamagedetectionofconcrete structure using fullyconvolutionalnetwork-笔记
Automatic pixel-level multiple damage detection of concrete structure using fully convolutional netw ...
SegNet-论文笔记-理解
Segnet: 一种用于图像分割的深度卷积编码-解码架构摘要我们展示了一种新奇的有实践意义的深度全卷积神经网络结构,用于逐个像素的语义分割,并命名为SegNet.核心的可训练的分割引擎包含一个编码 ...
图像分割 | 训练集输入labe（mask）处理以及类别不均衡的处理-以segnet为例
Tags: ComputerVision 编译 src/caffe/layers/contrastive_loss_layer.cpp:56:30: error: no matching functi ...
语义分割 | segnet 制作自己的数据，如何训练，如何测试,如何评价
本博文介绍如何手把手制作自己的数据集,并使用SegNet网络进行语义分割,如何训练,如何测试自己的分割模型. --------------------------------------------- ...
Pytorch：图像语义分割-FCN, U-Net, SegNet, 预训练网络
Pytorch: 图像语义分割-FCN, U-Net, SegNet, 预训练网络 Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligen ...
基于pytorch的segnet实现，使用camvid数据集训练
程序结构基本与https://blog.csdn.net/haohulala/article/details/107660273这篇文章相似,有什么问题也可以参考这篇文章. import torch ...
Segnet的caffe训练环境搭建
1.下载caffe源码https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet.使用caffe-segnet-segnet-cleaned.zip压缩包解压后改为caf ...
【Computer Vision】复现分割网络(1)——SegNet
目录 Tags: ComputerVision 编译数据处理训练结果 Reference Tags: ComputerVision 编译 src/caffe/layers/contrastive_ ...

segnet---训练

segnet---训练相关推荐

最新文章

热门文章