首页
/ Deeplab-v2-ResNet-101-TensorFlow 使用指南

Deeplab-v2-ResNet-101-TensorFlow 使用指南

2024-09-24 20:23:50作者:韦蓉瑛

本指南旨在帮助您快速了解并使用在TensorFlow中重新实现的Deeplab-v2(基于ResNet-101)进行语义图像分割的开源项目。

1. 目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下:

  • [main.py and main_msc.py] - 训练和多尺度训练的入口脚本。
  • [model.py and model_msc.py] - 定义了模型架构,后者支持多尺度训练。
  • [network.py] - 包含网络层定义,如卷积、批归一化等。
  • [dataset] - 存放数据集处理相关文件,例如加载数据和预处理。
    • cityscapes - 若使用Cityscapes数据集的相关处理文件。
  • [utils] - 工具函数集合,涵盖图像读取、标签处理等功能。
  • [LICENSE] - 项目使用的许可证信息,遵循GPL-3.0。
  • [README.md] - 项目概述、安装步骤、使用说明等重要文档。

2. 项目的启动文件介绍

  • main.py: 这是基本的训练和验证脚本。通过配置文件设置,您可以开始在PASCAL VOC 2012数据集上的训练流程。它允许您指定模型的训练细节,如迭代次数、学习率策略、预训练权重等。

  • main_msc.py: 扩展功能版本,支持多尺度训练。这允许模型在不同尺寸的输入图像上训练,通常能提升分割精度。配置类似于main.py,但引入了更多参数来控制多尺度训练的行为。

3. 项目的配置文件介绍

虽然本项目主要通过命令行参数进行配置,但核心配置逻辑体现在启动脚本(main.py, main_msc.py)内以及间接地,在如何调用这些脚本时指定的参数中。以下是几个关键配置项的简要说明:

  • 网络配置

    • encoder_name: 预训练模型名称,如'res101', 支持原生ImageNet预训练或额外COCO预训练的ResNet变体。
    • pretrain_file: 初始预训练模型的路径,用于迁移学习。
  • 训练设置

    • num_steps: 总训练步数。
    • save_interval: 模型保存的频率(按步数计算)。
    • random_seed: 确保实验可复现性的随机种子。
    • learning_rate: 初始学习率,通常采用poly学习率策略调整。
  • 数据处理

    • data_dir: 数据存储的基本路径。
    • batch_size: 训练批次大小。
    • input_height, input_width: 输入图像的尺寸。
    • data_list: 数据列表文件,指示哪些图像参与训练或验证。
  • 测试与预测

    • test_step, test_num_steps: 测试或预测时模型检查点的选择和样本数量。

使用这些配置,结合提供的启动脚本,您就可以开始语义分割任务的训练、验证和预测过程了。确保在运行前已正确设置环境,包括安装必要的Python包(特别是TensorFlow 1.3.0及以上版本)及准备相应数据集。此外,了解TensorBoard的使用将有助于监控训练进程和可视化模型表现。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511