fcn训练及预测tgs数据集
一、背景 kaggle上有这样一个题目，关于盐份预测的语义分割题目。TGS Salt Identification Challenge | Kaggle https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 二、过程 1、下载数据 ...
原文：FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例
参考文章：http: blog.csdn.net u article details caffe的安装配置，以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了，这边不会再细讲。在下边的内容当中，我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型 在这篇文章之后，我计划还要再写如何fine tune和制作自己的数据集，以及用自己的数据集fine tune。 一 数据准备 以SIFT Flow 数据集为 ...
2017-01-03 10:42 17 24879 推荐指数：
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论文：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》 代码：FCN的Caffe 实现 数据集：PascalVOC 一 数据集制作 PascalVOC数据下载下来后，制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集，LMDB ...
fcn+caffe+制作自己的数据集
参考博客： http://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78160398 以视网膜血管分割的数据集为例： 训练样本： 训练标签： 标签图的制作依据voc数据集中的样例，将被检测的目标改为voc中的一类。 将用ps软件制作 ...
训练自己的数据集
labllmg标注，得到xml文件，xml转成csv，csv转成tfrecord，就是跑几个脚本。 设置配置文件 到object dection github寻找配置文件sample 如果你下载 ...
使用自己的数据集创建神经网络训练模型
该内容来自---https://blog.csdn.net/weixin_43974748/article/details/89600269 使用Tensorflow创建自己的数据集，并训练 介绍环境 ...
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在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔 ...
TensorFlow训练MNIST数据集（3） —— 卷积神经网络
前面两篇随笔实现的单层神经网络 和多层神经网络， 在MNIST测试集上的正确率分别约为90%和96%。在换用多层神经网络后，正确率已有很大的提升。这次将采用卷积神经网络继续进行测试。 1、模型基本结构 如下图所示，本次采用的模型共有8层（包含dropout层）。其中卷积层 ...
deeplab 训练自己的数据集
首先感谢教程 http://blog.csdn.net/ruotianxia/article/details/78331964 很全面很详细 1.配置好deeplab_v2 sou ...