用SegNet进行室内布局语义分割
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????
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用SegNet进行室内语义分割。
依赖
NumPy
Tensorflow
Keras
OpenCV
数据集
按照 说明http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/ 下载 SUN RGB-D 数据集，放在 data 目录内。
$ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBD.zip
$ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBDtoolbox.zip架构
代码和模型 获取方式：
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ImageNet 预训练模型
下载 VGG16 https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 放在 models 目录内。
用法
数据预处理
该数据集包含SUNRGBD V1的10335个RGBD图像，执行下述命令提取训练图像：
$ python pre-process.py像素分布：
数据集增强
训练
$ python train.py如果想可视化训练过程，可执行：
$ tensorboard --logdir path_to_current_dir/logs
演示
下载 预训练模型 放在 models 目录，然后执行:
$ python demo.py图例：
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