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C++ 实现的 Deeplab_v3 语义分割

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简介：
本项目采用C++语言实现Deeplab_v3算法，专注于图像处理中的语义分割任务，旨在提供高效、准确的像素级分类解决方案。 在模型仓库中有许多不同的模型可供选择。我先尝试下载一个看看效果如何：http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_dm05_pascal_trainaug_2018_10_01.tar.gz，但由于我的TensorFlow是1.0版本，无法直接运行该模型。因此，需要对模型进行一些修改，去掉“Conv2D”的属性“dilations”和“data_format”，以及“Cast”的属性“Tru”。

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  • C++ 实现的 Deeplab_v3 语义分割
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    本项目采用C++语言实现Deeplab_v3算法，专注于图像处理中的语义分割任务，旨在提供高效、准确的像素级分类解决方案。 在模型仓库中有许多不同的模型可供选择。我先尝试下载一个看看效果如何：http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_dm05_pascal_trainaug_2018_10_01.tar.gz，但由于我的TensorFlow是1.0版本，无法直接运行该模型。因此，需要对模型进行一些修改，去掉“Conv2D”的属性“dilations”和“data_format”，以及“Cast”的属性“Tru”。
     
  • 基于UNet的语义分割实现示例
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    本项目采用深度学习方法，利用改进的UNet模型进行图像语义分割。通过实验验证了该网络在特定数据集上的有效性和优越性，为语义分割任务提供了新的解决方案和参考实例。 data文件夹里存放的是数据集，其中RGB图像作为输入，通道数为3；figure_ground是掩码（mask），通道数为1。 datasets.py：定义了数据集的加载方式。 loss.py：使用Dice Loss作为损失函数。 test.py：用于测试模型性能，输入一张图片并输出训练结果。 train.py：负责训练过程。 Unet.py：实现了UNet模型。
     
  • DDRNet：实现道路场景的实时语义分割
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    DDRNet是一种创新的道路场景实时语义分割方法，旨在提供高效、准确的路况识别解决方案。 我们成功实现了“深度双分辨率网络”，能够实时且准确地对道路场景进行语义分割，并在城市景观与CamVid数据集上达到了精度与速度之间的最新平衡，无需使用推理加速或额外的数据支持。 整个方法的架构包括一个名为“深度聚合金字塔合并模块（DAPPM）”的关键组件。当前版本中包含用于分类和语义分割任务的模型代码以及预训练模型。虽然目前尚未提供完整的训练及测试代码，但我们鼓励用户参考现有资源进行本地培训与测试。 要重现我们的实验结果，请采用以下基本技巧：类别平衡样本、在线硬示例挖掘（OHEM）以及1024x1024的裁剪尺寸。此外，我们提供了几种预训练模型以供使用： - DDRNet_23_slim在ImageNet上的表现(top-1错误率: 29.8) - DDRNet_23在ImageNet上的性能(top-1错误率: 24.0) - DDRNet_39在ImageNet上的精度(top-1错误率: 22.6) 这些模型为研究者提供了良好的起点，以进一步探索深度双分辨率网络的潜力。
     
  • 基于Pytorch的Python UNet实现图像语义分割
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    本项目采用PyTorch框架实现了UNet模型，专门用于图像的语义分割任务。通过深度学习技术，能够准确识别并标注图像中的不同区域和对象。 使用Pytorch实现图像语义分割的U-Net，并结合密集CRF后处理技术。
     
  • 基于SegNet的语义分割-Python代码实现.zip
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    本资源提供了一个使用Python编写的基于SegNet算法的语义分割项目。内含详细注释和示例图片，适合深度学习与计算机视觉方向的学习者参考实践。 语义分割是计算机视觉领域中的一个关键任务，它涉及将图像的每个像素分配到特定类别上，例如在自动驾驶场景中识别行人、车辆，在医疗影像分析中识别肿瘤等。SegNet是一种专为语义分割设计的深度学习模型，特别适用于遥感图像和自动驾驶应用场景。在这个压缩包里提供了使用Python编写的SegNet源代码，这对于理解和应用该模型非常有帮助。 SegNet的核心思想是基于卷积神经网络（CNN）的对称架构，包括编码器和解码器两部分组成。在编码过程中采用了预训练过的VGG16模型，在ImageNet数据集上经过充分训练后能够提取高级特征，并记录下每个池化层产生的特征映射以备用于后续步骤。 **编码器**：该模块由多个卷积层及最大池化层构成，通过这些操作来捕获图像的局部特性并减少计算量。在SegNet中，每经过一个池化过程都会保存其索引信息以便于解码阶段中的精确位置对应关系恢复。 **解码器**：与编码路径相对称，它利用上采样技术（upsampling）逐步还原输入图片尺寸，并结合先前记录的特征映射进行扩展。在每个层级中加入相应的卷积层来整合上下文信息并进一步细化分割效果。 **损失函数**：训练SegNet时通常采用交叉熵作为评价指标计算预测值与实际标签之间的差异，适用于多分类问题中的像素级语义划分任务。 **优化器**：常见的Adam或SGD（随机梯度下降）等算法用于调整模型参数以最小化损失函数并提高准确性。 **训练和验证过程**：源代码中涵盖了数据预处理、模型训练及评估的流程。这些步骤可能包括图像归一化，尺寸调整以及通过旋转、翻转等方式增强数据集来提升模型泛化的性能。同时也会采用批量学习等策略优化参数更新的过程。 **推理与应用**：在经过充分训练后，可以利用测试数据进行预测并生成像素级的分类结果。源代码中也可能提供可视化工具以直观展示分割效果。 压缩包中的案例101展示了如何使用SegNet对城市街景图像执行语义分割任务，包括加载数据、模型构建及配置训练参数等步骤。通过研究这些内容可以深入理解SegNet的工作原理并应用于其他领域内的相关问题中去。
     
  • 实时语义分割的DDRNet项目
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    简介：DDRNet是一个先进的实时语义分割项目，专为提供高效率和高质量的图像解析而设计，适用于各种应用场景。 实时语义分割网络DDRNet项目工程已调试成功，并展示了以下运行结果： 2022-05-05 07:35:32,001 损失值：0.457，平均交并比（MeanIU）：0.7796，最佳mIoU：0.7802 2022-05-05 07:35:32,001 [类别得分]： [0.98194617 0.85180647 0.92407255 0.58784785 0.59236745 0.64585143 0.69415029 0.76973187 0.92413451 0.6401672 0.94537195 0.81574417 0.63227908 0.94934242 0.80143391 0.87566783 0.7885714 0.63113426 0.76087927] 训练时间：41小时 完成。
     
  • C语言实现的字符串分割（strsplit.c）
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    本段代码实现了C语言中的字符串分割功能，通过函数strsplit将输入的字符串按照指定分隔符进行分割，并返回一个包含各子串的新数组。 函数名称为strsplit。其原型是uint8_t **strsplit(uint8_t *str,uint8_t *Separator)。该函数的功能是利用特定分隔符Separator将字符串str分割成多个子字符串，返回值是一个指向分割后的子字符串列表的指针。 需要注意的是：用于存储这些被分割后子字符串列表的变量str_list是由动态内存分配函数malloc来创建的，在使用完str_list之后应当释放其占用的内存。
     
  • Python中的语义分割评估指标代码实现
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    本文章详细介绍了如何在Python中实现语义分割任务的常用评估指标代码，适合深度学习研究者参考。 本段落总结了使用Python代码实现语义分割评价指标的方法，包括准确率、精确率、召回率、F1值和IoU值的计算。
     
  • 使用 Keras 实现的语义分割 FCN-16s 和 FCN-8s
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    本项目采用Keras框架实现了深度学习中的语义分割技术，具体包括FCN-16s和FCN-8s模型，适用于图像像素级别的分类任务。 使用 Keras 在 Jupyter notebook 中实现语义分割模型 FCN-16s 和 FCN-8s，并且可以利用自己的数据集进行训练。有关具体步骤的详细信息，可参考相关技术文章或文档。