下面代码由搭档注释，保存下来用作参考。 迭代5000次的实验结果图如下： 原始图： groundTruth: 预测图： ...

相关内容搜集自官方文档与网络，既无创新性，也不求甚解，我也不了解Caffe，仅仅搭上之后做个记录，方便以后重装 安装依赖项sudo apt-get install libprotobuf-de ...

图像语义分割，简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类。 图像语义分割，从FCN把深度学习引入这个任务，一个通用的框架事：前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map，后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出，最后得到一个精细的分割图 ...

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 1 问题描述 本文是将CNN应用到语义分割任务并得到显著结果的开山之作。以往的用于语义分割的CNN，是对候选区域进行特征提取，不能达到像素级别的精度。本文设计了FCN ...

转载自：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038v1.pdf 背景 ...

FCN特点 1.卷积化 即是将普通的分类网络丢弃全连接层，换上对应的卷积层即可 2.上采样 方法是双线性上采样差 此处的上采样即是反卷积 3.因为如果将全卷积之后的结果直接上采样得到的结果是很粗糙的， 所以作者将不同池化层的结果进行上采样之后来优化输出 3.跳跃 ...

一.导论 本教程的FCN基于Tensorflow实现，并在本教程当中做了相应的讲解，数据集和代码均已经上传Github链接:https://github.com/Geeksongs/Computer_vision 数据集采用了英国牛津大学视觉几何组 —— IIIT Pet数据集，链接 ...

1.模型下载 1）下载新版caffe： https://github.com/BVLC/caffe 2）下载fcn代码： https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 3）将下载得到的fcn模型代码解压到caffe-master目录 ...