Advertisement

FCN全卷积网络示例代码及MITSceneParsing.pickle文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供基于FCN（全卷积网络）的示例代码，用于图像语义分割，并包含MIT场景解析数据集的预训练权重文件MITSceneParsing.pickle。适合初学者研究与学习。 终于成功获取了FCN的必备文件MITSceneParsing.pickle，并在此与大家分享！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • FCN全卷积网络示例代码及MITSceneParsing.pickle文件
    优质
    本项目提供基于FCN（全卷积网络）的示例代码，用于图像语义分割，并包含MIT场景解析数据集的预训练权重文件MITSceneParsing.pickle。适合初学者研究与学习。 终于成功获取了FCN的必备文件MITSceneParsing.pickle，并在此与大家分享！
     
  • FCN全卷积网络的源代码
    优质
    本项目提供了一个实现FCN（全卷积网络）的开源代码库，适用于图像语义分割任务。代码详细且易于扩展，适合研究和学习使用。 FCN源代码非常适合配合FCN论文进行学习，尤其适合初学者阅读并理解深度学习网络的构建框架。
     
  • PyTorch-Unet: 简易实现的图像分割U-Net及全卷积网络(FCN)
    优质
    本项目提供了一个简易实现的PyTorch版U-Net和全卷积网络(FCN)，用于高效处理医学影像等领域的图像分割任务。 该存储库包含U-Net和FCN的简单PyTorch实现，这是Ronneberger等人提出的深度学习分割方法以及Long等人提出的方法。用于训练的合成图像/掩码首先需要克隆此存储库并进入项目目录。 导入所需的Python包： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import helper import simulation ``` 生成一些随机图像： ```python input_images, target_masks = simulation.generate_random_data(192, 192, count=3) for x in [input_images, target_masks]: print(x.shape) print(input_images.mean()) ``` 注意：代码中的最后一行`print(x.m`可能是错误的，应该为`print(input_images.mean())`以输出输入图像的平均值。
     
  • 基于全卷积网络(FCN)的语义分割实践教程.zip
    优质
    本教程为《基于全卷积网络(FCN)的语义分割实践》，内容涵盖利用深度学习技术进行图像语义分割的方法与技巧，适合对计算机视觉感兴趣的读者深入学习。 FCN通过像素级别的分类解决了语义级别的图像分割问题。与传统的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，并利用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样，使其恢复到和输入图像相同的尺寸，从而能够为每个像素生成预测结果。同时，这种方法保留了原始输入图像中的空间信息，在最终处理后的特征图中实现逐像素分类。本资源提供了FCN的应用实战案例。
     
  • 最简易的PyTorch实现：Python-FCN完全卷积网络使用指南
    优质
    本指南介绍如何利用Python和PyTorch轻松搭建与训练完全卷积网络（FCN），适用于图像语义分割任务，适合初学者快速上手。 FCN（全卷积网络）中最简单且最容易使用的PyTorch实现。
     
  • 使用PyTorch实现简单FCN全卷积网络进行语义分割
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了一个简单的全卷积网络(FCN)，用于图像的语义分割任务。通过该模型，可以对输入图片中的每个像素进行分类标注，实现高效精准的图像理解与处理。 使用PyTorch实现一个简单的全卷积网络（FCN）结构用于语义分割。
     
  • 卷积神经网络及其MATLAB代码
    优质
    本书深入浅出地介绍了卷积神经网络的基础理论与应用，并提供了详细的MATLAB实现代码，帮助读者快速掌握CNN的核心技术。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，在计算机视觉领域得到了广泛应用，例如图像分类、目标检测及图像分割任务。在MATLAB中实现这类网络可以利用其内置的深度学习工具箱来便捷地构建、训练和优化这些网络。 `convn`函数是执行卷积操作的关键部分，这是CNN的核心功能之一。该层通过滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描以提取特征，并在训练过程中自动调整权重，从而最大化预测性能。使用此函数时可以设置滤波器大小、步长和填充来控制输出特征图的尺寸。 池化层是CNN中的另一个重要组件，通常用于减少计算量并提高模型平移不变性。MATLAB提供了`maxpool2d`与`avgpool2d`以实现最大值及平均值池化操作，这有助于捕捉关键特性的同时降低数据维度。 在CNN架构中，全连接层（fully-connected layers）负责将特征图转换为最终分类结果。通过使用MATLAB的`fullyconnected`函数可以创建此类层并进行相应的前向传播计算。 训练时，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，允许用户指定损失函数如交叉熵损失、优化器比如随机梯度下降（SGD）或Adam等，并设置训练迭代次数；同时，“minibatch”策略通常用于加速过程通过处理数据的小批量来减小内存需求。 文件SRCNN_v1_11132中提到的SRCNN是一种专为图像超分辨率重建设计的CNN架构，包含三个主要部分：一个卷积层进行特征提取、非线性激活函数（如ReLU）以及转置卷积层生成高分辨率图像。它在低至高清转换方面表现卓越，并且MATLAB提供了实现此类网络的支持接口。 实际应用中还需要考虑诸如初始化方法、权重正则化及早停策略等技术以防止过拟合，同时使用验证集监控模型性能。MATLAB的深度学习工具箱支持这些功能使得开发和调试CNN模型变得更加简单易行。 为了部署CNN模型，MATLAB提供了量化与编译工具将训练好的网络转换为适用于嵌入式设备或Web服务的形式。这使技术能够在资源受限环境中发挥作用，如在移动设备上实现实时图像识别。 总结而言，MATLAB为卷积神经网络提供了一个完整的生态系统从构建到部署都有相应的函数支持；结合对CNN基本原理的理解以及MATLAB深度学习工具箱的使用可以快速开发出解决各种图像处理问题的模型。
     
  • PyTorch-FCN：基于PyTorch的完全卷积网络实现（附带复现效果的训练代码）
    优质
    PyTorch-FCN是一个利用PyTorch框架构建和训练完全卷积网络的项目，专注于图像语义分割。该项目不仅提供了详细的文档，还包含能够复现实验结果的源代码。 pytorch-fcn 是一个 PyTorch 实现的项目。要求安装版本 >= 0.2.0 和其他依赖项。可以通过以下命令进行安装： ```shell git clone https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git cd pytorch-fcn pip install . # 或者 pip install torchfcn ``` 训练详情参见相关文档，准确性记录在10fdec9版本中。 模型实现时的迭代平均IU值如下： - FCN32：预训练模型 63.63；我们的结果 62.84（经过11个时代和96000次迭代） - FCN16：预训练模型 65.01；我们的结果未具体列出
     
  • 一维卷积神经网络示例演示
    优质
    本示例演示如何使用一维卷积神经网络处理序列数据，如时间序列或文本。通过简单的代码实现，展示模型构建、训练及评估过程。 1维CNN示例代码可以在本地运行。这是初学者写的代码，规范性有待提高。