作者：陳洪瀚 /洪瀚筆記知乎專欄

摘要：介紹了使用PyTorch和torchvision加載訓(xùn)練好的全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN或DeepLab模型，并對PASCAL VOC圖像進行分割并顯示結(jié)果。

網(wǎng)址：

github代碼鏈接, 碼云代碼鏈接

陳洪瀚?www.zhihu.com

一. 準備實驗數(shù)據(jù)

下載PASCAL VOC 2012數(shù)據(jù)集(訓(xùn)練和驗證集)。Download the training/validation data (2GB tar file)

下載地址http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html

2. 將數(shù)據(jù)解壓 放到用戶目錄下 /home/<user>/VOC

二. 運行環(huán)境

Numpy, Torch, Torchvision, pillow, matplotlib

三. 程序

# file name: easy_voc_segmentation_test.py

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch 图像分割的交并比_Segmentation101系列-最简单的卷积网络语义分割(1)-PASCAL VOC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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