原文:使用deeplabv3+訓練自己數據集(遷移學習)

概述 在前邊一篇文章,我們講了如何復現論文代碼,使用pascal voc 數據集進行訓練和驗證,具體內容可以參考 deeplab v 在pascal voc 數據集上進行訓練 ,在本篇文章,我們主要講述,如何對deeplab v 進行遷移學習,也即如何使用deeplab v 算法來訓練個人的數據集。 . 數據集准備 首先在開始之前我們先對數據集做一個簡單的說明,由於deeplabv 使用的Tens ...

2020-09-27 17:15 0 1413 推薦指數:

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DeeplabV3+訓練自己的數據集(三)

模型訓練及測試 一、在DeepLabv3+模型的基礎上,主要需要修改以下兩個文件  data_generator.py   train_utils.py   (1)添加數據集描述   在datasets/data_generator.py文件中,添加自己的數據集描述 ...

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

目錄 在自己電腦實現Deeplabv3+ 完成deeplabv3+訓練 如果要做一個自己的VOC數據集 問題 TensorFlow Allocation of 1511424000 exceeds 10 ...

Mon May 11 02:11:00 CST 2020 0 714
window環境pycharm中使用cityscapes數據集訓練deeplabv3+經驗總結

由於現在的教程大都是linux環境下deeplabv3+的實現,並且很多都是使用的voc數據集,因此本人在windows中使用cityscapes數據集訓練deeplabv3+的過程中遇到了很多問題,查閱了很多前輩和大佬的博文才能夠實現,在此我對整個訓練過程中遇到的問題進行了整理。由於問題較多 ...

Wed Apr 29 18:37:00 CST 2020 0 1379
DeeplabV3+ 訓練自己的遙感數據

一、預處理數據部分 1、創建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py)   模型本身是把一張張 jpg 和 png 格式圖片讀到一個 Example 里,寫入 tfrecord。但我是一個大的 tif 文件,需要把幾萬像素的圖片分割成小塊寫入 ...

Sun Mar 31 05:01:00 CST 2019 17 3463
[煉丹術]DeepLabv3+訓練模型學習總結

DeepLabv3+訓練模型學習總結 一、DeepLabs3+介紹 DeepLabv3是一種語義分割架構,它在DeepLabv2的基礎上進行了一些修改。為了處理在多個尺度上分割對象的問題,設計了在級聯或並行中采用多孔卷積的模塊,通過采用多個多孔速率來捕獲多尺度上下文。此外,來自 ...

Tue Jan 25 17:24:00 CST 2022 3 3092
RetinaNet 遷移學習到自標數據集

Keras-RetinaNet 在自標數據集 alidq 上訓練 detection model RetinaNet 模型部署與環境配置 參考README 數據預處理 數據統計信息: 類別:gun1, gun2 有效數據量:23216 測試大小:1000 ...

Wed Dec 26 19:13:00 CST 2018 0 1709
遷移學習數據集——Domain Adaptation

Domain Adaptable 在經典的機器學習模型中,我們習慣性假設訓練數據集和目標訓練有着相同的概率分布。而在現實生活中,這種約束性假設很難實現。當訓練數據集和測試有着巨大差異時,很容易出現過擬合的現象,使得訓練的模型在測試上表現不理想。 舉個簡單 ...

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