【文件属性】：
文件名称：matlab图像相嵌代码-pixelobjectness:图像中的通用前景分割
文件大小：73.07MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 21:05:35
系统开源
matlab图像相嵌代码像素客观性
以下存储库包含针对像素客观性的预训练模型。
请访问我们的论文和视觉结果。
如果您在研究中使用它，请引用以下论文：
@article{pixelobjectness,
Author
=
{Jain,
Suyog
and
Xiong,
Bo
and
Grauman,
Kristen},
Journal
=
{arXiv
preprint
arXiv:1701.05349},
Title
=
{Pixel
Objectness},
Year
=
{2017}
}
这些模型可免费用于研究和学术目的。
但是，它正在申请专利，因此，如果有任何商业用途，请与我们联系。
使用预训练的模型：
该模型是使用Deeplab-v1
caffe库训练的。
如果使用此代码，请引用[1]和[2]。
设置：从以下位置下载并安装Deeplab-v1
有关如何运行代码的逐步说明，请参考demo.py。
将要处理的图像存储在images文件夹中。
更新demo.py中的caffe二进制路径和图像扩展变量
运行demo.py将产生三个文件1）image_list.txt：包含输入图像的列表
【文件预览】：
pixelobjectness-master
----blend_mask.m(438B)
----README.md(2KB)
----show_results.m(852B)
----test_template.prototxt(6KB)
----images()
--------n03014440_13436.JPEG(103KB)
--------n02950826_6343.JPEG(106KB)
--------n01736375_3996.JPEG(178KB)
--------n02129530_1632.JPEG(60KB)
----pixel_objectness.caffemodel(78.15MB)
----demo.py(2KB)