Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

1. 下載源碼毒涧,caffe魂拦,vgg16苏携,ZF,voc2012數(shù)據(jù)集

2.caffe編譯做瞪,打開opencv宇立,改matlab地址,INCLUDE_DIRS,LIBRARY_DIRS,打開WITH_PYTHON_LAYER.

3.下載voc-fcn32s,voc-fcn16s以及voc-fcn8s的caffemodel(根據(jù)提供好的caffemodel-url)扇救,指測試。略微修改infer.py,就可以測試我們自己的圖片

4 .import numpy as np

from PIL import Image?

import matplotlib.pyplot as plt

?import caffe

im=Image.open('data/pascal/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2007_000129.jpg')

in_=np.array(im,dtype=np.float32)

in_=in_[:,:,::-1]

in_-=np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))

in_=in_.transpose((2,0,1))

net=caffe.Net('voc-fcn8s/deploy.prototxt','voc-fcn8s/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel',caffe.TEST)

net.blobs['data'].reshape(1,*in_.shape)

net.blobs['data'].data[...]=in_

net.forward()out=net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)

接下來荷愕,只需要修改script中的圖片路徑和model的路徑纱扭,就可以測試自己的圖片了

python ./fcn/infer.py

果想train自己的model,只需要修改一些文件路徑設(shè)置即可牍帚。

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