文件名称：语义分段tf2：unet进行的语义分段
文件大小：644KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-12 04:46:13
Python
语义分割 概要 语义分割を行うスクリプトを作成を。本スクリプトを実行する前に，setup.mdを参考に実行环境の准备を行う必要がある。 推论结果・评価结果 推论结果 成功例① 车・植生・建物・路面が绮丽に分割できている。 成功例② 人间の识别が割とうまく行っている。 失败例 路肩のブロックを路面と混同している。 评価结果 各クラスごとに，以下のmetricで评価を行った。 ou 精确 记起 f1_score 定量的な评価结果は以下の通価。（2020.4.12时点の评価） ou 精确 记起 f1_score 空白 0.7452 0.8923 0.816 0.8518 平坦的 0.9268 0.9404 0.9554 0.9477 建造 0.7721 0.8414 0.8841 0.862 目的 0.4276 0.646 0.5486 0.5927
【文件预览】：
semantic-segmentation-tf2-master
----docker()
--------gpu_env()
--------cpu_env()
----.flake8(30B)
----utils()
--------csv2json.py(446B)
--------labels.csv(2KB)
----src()
--------inference.py(2KB)
--------data_generator.py(2KB)
--------train.py(401B)
--------config.py(714B)
--------model.py(5KB)
--------metrics.py(4KB)
--------eval.py(2KB)
--------create_tfrecord.py(3KB)
--------preprocess.py(2KB)
----images()
--------000013.png(215KB)
--------000015.png(206KB)
--------000002.png(194KB)
----LICENSE(34KB)
----eval()
--------report_2020-04-12.md(2KB)
----README.md(4KB)
----labelmap.json(2KB)
----.gitignore(111B)
----setup.md(2KB)