文件名称：fcnmatlab代码训练-LRR:“用于语义分割的拉普拉斯金字塔重建和细化”的代码和模型
文件大小：40KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-05 15:51:39
系统开源
fcn matlab 代码训练用于语义分割的拉普拉斯金字塔重建和细化 此存储库包含以下描述的方法的代码和模型： 代码是用 Matlab 编写的，它使用库并基于以下存储库： 此代码在 Linux 上使用 matconvnet v1.0-beta20 和 cuDNN 5 进行测试 测试预训练模型 下载并解压到模型目录中。 在 PASCAL VOC 验证数据上测试预训练模型 在“LRRTestOnPascal.m”中指定matconvnet路径并执行。 在 Cityscape 验证数据上测试预训练模型 从 下载“gtFine_trainvaltest.zip”和“leftImg8bit_trainvaltest.zip”，解压它们。 在“LRRTestOnCityScape.m”中指定它们的路径（“opts.dataDir”）和matconvnet路径（“path_to_matconvnet”）并执行它。 在 PASCAL VOC 训练数据上训练 LRR 在“LRR4xTrainVGG16Pascal.m”中指定matconvnet路径并执行。 问题、疑问等 请联系“gghiasi@ics.
【文件预览】：
LRR-master
----cnnTrainDag.m(16KB)
----LRRTestOnCityScape.m(12KB)
----LRR4xTrainVGG16Pascal.m(15KB)
----modelInitialization()
--------SegmentationLoss.m(1KB)
--------bilinear_u.m(699B)
--------LRRInitializeFromVGG16.m(2KB)
--------SegmentationAccuracy.m(2KB)
--------Neg.m(352B)
--------AddDilationErosionObjectives.m(3KB)
--------AddBilinearUpSampling.m(734B)
--------LRRAddMasking.m(2KB)
--------SegmentationLossLogistic.m(1KB)
--------DotProduct.m(2KB)
--------AddSubModel.m(4KB)
----getBatch.m(11KB)
----util()
--------model2dot.m(2KB)
--------CityScapeLabelColors.m(946B)
----LRRTestOnPascal.m(11KB)
----README.md(2KB)
----prepareData()
--------vocSetup.m(10KB)
--------PrepareDilatedErrodedGT.m(2KB)
--------ResizeAndSaveTrainData.m(3KB)
--------getDatasetStatistics.m(1KB)
--------CityScapeSetup.m(5KB)
--------vocSetupAdditionalSegmentations.m(4KB)
----deconvBases()
--------ClassPatches.m(2KB)
--------ComputeIniBases.m(2KB)