- 仓库更新 Top News
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- 训练步骤 How2train
- 预测步骤 How2predict
- 评估步骤 miou
- 参考资料 Reference
2022-04:支持多GPU训练。
2022-03:进行大幅度更新、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整。
BiliBili视频中的原仓库地址为：https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-tf2/tree/bilibili
2020-08:创建仓库、支持多backbone、支持数据miou评估、标注数据处理、大量注释等。
| 模型 | 路径 |
|---|---|
| Unet | https://github.com/bubbliiiing/unet-tf2 |
| PSPnet | https://github.com/bubbliiiing/pspnet-tf2 |
| deeplabv3+ | https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-tf2 |
| 训练数据集 | 权值文件名称 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mIOU |
|---|---|---|---|---|
| VOC12+SBD | deeplabv3_mobilenetv2.h5 | VOC-Val12 | 512x512 | 72.50 |
| VOC12+SBD | deeplabv3_xception.h5 | VOC-Val12 | 512x512 | 87.10 |
tensorflow==2.2.0
训练所需的deeplabv3_mobilenetv2.h5和deeplabv3_xception.h5可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1bjSDC9oUaX2Ww8f-raDUxA 提取码: twpk
VOC拓展数据集的百度网盘如下：
链接: https://pan.baidu.com/s/1vkk3lMheUm6IjTXznlg7Ng 提取码: 44mk
1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。
2、在train.py中设置对应参数，默认参数已经对应voc数据集所需要的参数了，所以只要修改backbone和model_path即可。
3、运行train.py进行训练。
1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc_annotation.py文件生成对应的txt。
5、在train.py文件夹下面，选择自己要使用的主干模型和下采样因子。本文提供的主干模型有mobilenet和xception。下采样因子可以在8和16中选择。需要注意的是，预训练模型需要和主干模型相对应。
6、注意修改train.py的num_classes为分类个数+1。
7、运行train.py即可开始训练。
1、下载完库后解压，如果想用backbone为mobilenet的进行预测，直接运行predict.py就可以了；如果想要利用backbone为xception的进行预测，在百度网盘下载deeplab_xception.h5，放入model_data，修改deeplab.py的backbone和model_path之后再运行predict.py，输入。
img/street.jpg可完成预测。
2、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。
1、按照训练步骤训练。
2、在deeplab.py文件里面，在如下部分修改model_path、num_classes、backbone使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，num_classes代表要预测的类的数量加1，backbone是所使用的主干特征提取网络。
_defaults = {
#----------------------------------------#
# model_path指向logs文件夹下的权值文件
#----------------------------------------#
"model_path" : 'model_data/deeplabv3_mobilenetv2.h5',
#----------------------------------------#
# 所需要区分的类的个数+1
#----------------------------------------#
"num_classes" : 21,
#----------------------------------------#
# 所使用的的主干网络：mobilenet、xception
#----------------------------------------#
"backbone" : "mobilenet",
#----------------------------------------#
# 输入图片的大小
#----------------------------------------#
"input_shape" : [512, 512],
#----------------------------------------#
# 下采样的倍数，一般可选的为8和16
# 与训练时设置的一样即可
#----------------------------------------#
"downsample_factor" : 16,
#--------------------------------#
# blend参数用于控制是否
# 让识别结果和原图混合
#--------------------------------#
"blend" : True,
}3、运行predict.py，输入
img/street.jpg可完成预测。
4、在predict.py里面进行设置可以进行fps测试、整个文件夹的测试和video视频检测。
1、设置get_miou.py里面的num_classes为预测的类的数量加1。
2、设置get_miou.py里面的name_classes为需要去区分的类别。
3、运行get_miou.py即可获得miou大小。
https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation
https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus