DeeplabV3+在VOC分割中的应用实践

简介：
本篇文章介绍了深度学习模型DeeplabV3+在PASCAL VOC语义分割任务上的应用与优化实践，详细探讨了其技术细节和实验结果。 VOC2012数据集包含6个文件夹：JPEGImages、Annotations、ImageSets、Segmentation、Action以及一个额外的子文件夹SegmentationClassAug。JPEGImages 文件夹中包含了 17,125 张图像，这些图像是我们所有的训练和测试数据。Annotations 文件夹内有与这 17,125 张图片对应的标签信息，以 XML 格式存储，每个标注文件包括了对应图像的名称、尺寸（高度、宽度）、语义分割及物体检测的信息。 ImageSets/main 子目录中提供了识别任务的相关数据集划分说明。Segmentation 文件夹则包含用于训练和验证的数据子集以及测试用例。Action 文件夹内有动作识别相关的标注信息，但我们的主要工作集中在图像分割上。为此，我们使用了 VOC2012 中的 SegmentationClassAug 文件夹中的数据来进行研究和实验。 重写后的描述保留了原文的核心内容，并且去除了任何不必要的链接或联系方式等非相关内容。