原文:使用deeplabv3+训练自己数据集(迁移学习)

概述 在前边一篇文章,我们讲了如何复现论文代码,使用pascal voc 数据集进行训练和验证,具体内容可以参考 deeplab v 在pascal voc 数据集上进行训练 ,在本篇文章,我们主要讲述,如何对deeplab v 进行迁移学习,也即如何使用deeplab v 算法来训练个人的数据集。 . 数据集准备 首先在开始之前我们先对数据集做一个简单的说明,由于deeplabv 使用的Tens ...

2020-09-27 17:15 0 1413 推荐指数:

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DeeplabV3+训练自己的数据集(三)

模型训练及测试 一、在DeepLabv3+模型的基础上,主要需要修改以下两个文件  data_generator.py   train_utils.py   (1)添加数据集描述   在datasets/data_generator.py文件中,添加自己的数据集描述 ...

Fri Aug 13 19:52:00 CST 2021 0 117
DeeplabV3+制作自己的VOC数据集使用指南

目录 在自己电脑实现Deeplabv3+ 完成deeplabv3+训练 如果要做一个自己的VOC数据集 问题 TensorFlow Allocation of 1511424000 exceeds 10 ...

Mon May 11 02:11:00 CST 2020 0 714
window环境pycharm中使用cityscapes数据集训练deeplabv3+经验总结

由于现在的教程大都是linux环境下deeplabv3+的实现,并且很多都是使用的voc数据集,因此本人在windows中使用cityscapes数据集训练deeplabv3+的过程中遇到了很多问题,查阅了很多前辈和大佬的博文才能够实现,在此我对整个训练过程中遇到的问题进行了整理。由于问题较多 ...

Wed Apr 29 18:37:00 CST 2020 0 1379
DeeplabV3+ 训练自己的遥感数据

一、预处理数据部分 1、创建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py)   模型本身是把一张张 jpg 和 png 格式图片读到一个 Example 里,写入 tfrecord。但我是一个大的 tif 文件,需要把几万像素的图片分割成小块写入 ...

Sun Mar 31 05:01:00 CST 2019 17 3463
[炼丹术]DeepLabv3+训练模型学习总结

DeepLabv3+训练模型学习总结 一、DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改。为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文。此外,来自 ...

Tue Jan 25 17:24:00 CST 2022 3 3092
RetinaNet 迁移学习到自标数据集

Keras-RetinaNet 在自标数据集 alidq 上训练 detection model RetinaNet 模型部署与环境配置 参考README 数据预处理 数据统计信息: 类别:gun1, gun2 有效数据量:23216 测试大小:1000 ...

Wed Dec 26 19:13:00 CST 2018 0 1709
迁移学习数据集——Domain Adaptation

Domain Adaptable 在经典的机器学习模型中,我们习惯性假设训练数据集和目标训练有着相同的概率分布。而在现实生活中,这种约束性假设很难实现。当训练数据集和测试有着巨大差异时,很容易出现过拟合的现象,使得训练的模型在测试上表现不理想。 举个简单 ...

Wed Dec 25 19:02:00 CST 2019 0 2279
 
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