文件名称：tensorflow-deeplab-v3
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 19:20:12
Python
TensorFlow中的DeepLab-v3语义分割 此尝试在TensorFlow中重现 ，以在上进行语义图像分割。该实现主要基于和。 设置 请安装最新版本的TensorFlow（r1.6）并使用Python 3。 下载并提取（2GB tar文件），并使用--data_dir指定位置。 下载并提取（感谢DrSleep），并使用--data_dir和--label_data_dir （即$data_dir/$label_data_dir ）指定位置。 对于推理与训练模型76.42%米欧帕斯卡VOC 2012验证数据集可。下载并解压缩到--model_dir 。 为了进行培训，您需要使用--pre_trained_model从下载并提取。 训练 对于训练模型，您首先需要将原始数据转换为TensorFlow TFRecord格式。这使得能够加速训练渗透。 python create_pasca
【文件预览】：
tensorflow-deeplab-v3-master
----export_inference_graph.py(2KB)
----create_pascal_tf_record.py(5KB)
----inference.py(2KB)
----train.sh(243B)
----train.py(7KB)
----__pycache__()
--------Flags.cpython-37.pyc(2KB)
--------deeplab_model.cpython-37.pyc(9KB)
----Flags.py(3KB)
----evaluate.py(5KB)
----.idea()
--------tensorflow_deeplab_code.iml(453B)
--------vcs.xml(183B)
--------modules.xml(298B)
--------workspace.xml(804B)
----temp.py(518B)
----README.md(5KB)
----utils()
--------dataset_util.py(5KB)
--------preprocessing.py(9KB)
--------__pycache__()
--------__init__.py(0B)
----deeplab_model.py(13KB)