SegNet

一.Caffe原版

1. 论文，官方教程(文件组织方式、训练、测试)，官方资源库，训练好的模型。
2. 下载SegNet-Tutorial，命名为SegNet。包含训练数据和列表。
3. 下载caffe-segnet，如果出现cudnn错误可以下载caffe-segnet-cudnn5。命名为caffe-segnet，放入上面的SegNet。
4. 为了编译Caffe，安装OpenCV是要选中BUILD_TIFF=ON，或使用cmake .. -DBUILD_TIFF=ON。
5. 编译Caffe：进入caffe-segnet，创建build文件夹编译，或按照教程。
6. 按照官方教程训练测试。

二.Tensorflow复现版

1. 下载源码。
2. 可以把Caffe版的数据集拿来用。
3. 错误及解决：

   #错误
   ".../tensorflow/python/ops/gradients_impl.py", line 459, in gradients
       (op.name, op.type))
   LookupError: No gradient defined for operation 'pool4' (op type: MaxPoolWithArgmax)
   #解决
   from tensorflow.python.framework import ops
   from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops
   @ops.RegisterGradient("MaxPoolWithArgmax")
   def _MaxPoolWithArgmaxGrad(op, grad, unused_argmax_grad):
     return gen_nn_ops._max_pool_grad(op.inputs[0],
                                      op.outputs[0],
                                      grad,
                                      op.get_attr("ksize"),
                                      op.get_attr("strides"),
                                      padding=op.get_attr("padding"),
                                      data_format='NHWC')
   
   #错误
   InvalidArgumentError (see above for traceback): No OpKernel was registered to support Op 'MaxPoolWithArgmax' with these attrs.  Registered devices: [CPU], Registered kernels:
     device='GPU'; Targmax in [DT_INT64]; T in [DT_HALF]
     device='GPU'; Targmax in [DT_INT64]; T in [DT_FLOAT]
   
   	 [[Node: pool1 = MaxPoolWithArgmax[T=DT_FLOAT, Targmax=DT_INT64, ksize=[1, 2, 2, 1], padding="SAME", strides=[1, 2, 2, 1]](conv1/Relu)]]
   #原因：缺少GPU

    

4. 第四