UNet教學(xué)視頻

https://www.bilibili.com/video/BV11341127iK/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click
Pytorch實(shí)現(xiàn)UNet代碼已經(jīng)足夠了，看UNet的結(jié)構(gòu)示意圖也足夠了

PASCAL VOC2012數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介

https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/115787033
剛好簡(jiǎn)介了圖像分割任務(wù)和其它視覺任務(wù)的基本概念

調(diào)試代碼的問題記錄

• 我對(duì)原始代碼稍微修改，增加了大量注釋，歡迎關(guān)注收藏點(diǎn)贊github
  https://github.com/ningmengzhihe/UNet.git

• CUDA Out of Memory

試著調(diào)小batch_size

data_loader = DataLoader(MyDataset(data_path), batch_size=8, shuffle=True)

• 打印出來的圖片不一樣？

具體描述是這樣的：程序設(shè)置了每個(gè)epoch里邊每隔50個(gè)batch記錄當(dāng)前batch的第一張（原始圖片、正確分割結(jié)果、當(dāng)前算法分割結(jié)果）圖片對(duì)拼接，保存文件名稱是epoch_batch.png，那么是不是0_0.png和1_0.png圖片是同一張圖片呢？

如果shuffle設(shè)置成True，那么0_0.png和1_0.png不是同一張圖片，可能是shuffle設(shè)置成了隨機(jī)的原因，如下圖所示：

data_loader = DataLoader(MyDataset(data_path), batch_size=8, shuffle=True)

如果shuffle設(shè)置成False，那么0_0.png和1_0.png是同一張圖片了，可能是限制了每個(gè)batch中圖片的順序固定不變，如下圖所示

data_loader = DataLoader(MyDataset(data_path), batch_size=8, shuffle=False)

今天的分享就到這里了，感興趣的小伙伴快來點(diǎn)贊、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)喲

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用UNet做PASCAL VOC2012图像分割的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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