三个优秀的PyTorch实现语义分割框架

主要观点总结

本文介绍了使用PyTorch框架实现的语义分割模型，包括全卷积网络（FCN）、U-Net和Deeplab。文章详细描述了数据集VOC的使用，模型训练方法和代码实现，以及三种分割模型的结果对比。该模型可以输入任意大小的图像，输出相同大小的已标签分割图像，对PASCAL VOC数据集的图像分割达到较高准确率。

关键观点总结

关键观点1: 数据集介绍

文章使用了PASCAL VOC数据集，包含训练集、验证集和测试集，共有21类物体。数据集图像包括彩色图像和对应的分割标签图像。

关键观点2: 模型训练

文章介绍了使用PyTorch框架实现的语义分割模型的训练过程，包括模型结构、损失函数、训练周期、学习率和权重衰减等参数的设置。

关键观点3: 模型实现

文章详细描述了全卷积网络（FCN）、U-Net和Deeplab的实现方式，包括网络结构、转置卷积层的使用和双线性插值的上采样实验。

关键观点4: 结果对比

文章通过对比FCN、U-Net和Deeplab的分割结果，展示了该模型在PASCAL VOC数据集上的较高准确率。模型可以输入任意大小的图像，输出与原图相同大小的已标签分割图像。

文章预览

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 转自 | 机器学习AI算法工程 使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用 Colab pro ，大家下载模型做预测即可。 代码链接：  https://github.com/lixiang007666/segmentation-learning-experiment-pytorch 使用方法： 下载VOC数据集，将 JPEGImages   SegmentationClass 两个文件夹放入到data文件夹下。 终端切换到目标目录，运行 python train.py -h 查看训练 (torch) qust116-jq@qustx-X299-WU8:~/语义分割$ python train.py -h usage: train.py [-h] [-m {Unet,FCN,Deeplab}] [-g GPU] choose the model optional arguments:   -h, -- help             show this  help  message and  exit   -m {Unet,FCN,Deeplab}, --model {Unet,FCN,Deeplab}                         输入模型名字   -g GPU, --gpu GPU     输入所需GPU ………………………………