参考资料使用代码地址：github-DeepLabv3+官方教程调试指令参考local_test.sh前提工作这里主要分成两步：1.先配置基本的开发环境2.下载数据集并配置基本的环境配置依赖库NumpyPillow1.0tfSlim(whichisincludedinthe“tensorflow/models/research/”checkout)JupyternotebookMatplotlib

上采样：Convlution+Deconvlution／Resize多尺度特征融合：特征逐点相加／特征channel维度拼接获得像素级别的segementmap：对每一个像素点进行判断类别即使是更复杂的DeepLabv3

数据集的制作及相关代码修改源代码链接：deeplabv3+笔者使用的是类似voc2012的数据集，最终的目的是进行语义分割。要想获得这样的数据集可以使用labelme进行标注，也可以使用PS进行处理。

憨批的语义分割5——DeeplabV3+模型解析以及训练自己的DeeplabV3+模型（划分斑马线）学习前言模型部分什么是DeeplabV3+模型DeeplabV3+模型的代码实现1、主干模型Xception

RefineNet这是16年底的论文，看完PSPNet和DeepLabV3+再回来看此论文，感觉乏善可陈。RefineNet给我的感觉就是一个resnet思想改造的U-Net,参数和计算量都大了很多。

概述最近用DeepLabV3+做了一些语义分割的工作，从github上下载了别人实现的tensorflow实现。发现速度不能满足需求，所以本人对DeepLabV3+做了一些改进。

本文主要关注DeepLabV3+和DeepLabV3。V1、V2作为前作，有一定的参考价值，但是我精力有限，这两篇主要从其它总结材料里学习而不是原论文，V3和V3+才是我的重点。

1.下载数据集在这里面，用的是狗猫数据集中的猫数据的一部分，官方下载地址为：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data2.使用labelme最新版打标签我使用了11个猫的图像数据来制作，制作完成后如下图：3.采用改进的json_to_mask批量生成标签，制作成为标准数据集#-*-coding:utf-8-*-importargparseimportbas

理解DeepLabV3+的构架首先需要理解DeepLabV3，V3+基本上可以理解成在原始的基础上增加了encoder-decoder模块，进一步保护物体的边缘细节信息。

这次LINUX端Python训练Deeplabv3+网络、数

使用deeplabV3+做语义分割自训练模型关于cropsize需要注意的地方;pythondeeplab/train.py\--logtostderr\--train_split="train"\--

论文链接Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/1802.02611动机在Deeplabv3和PSPNet中，虽然丰富的语义信息被编码，但是在backbone网络中多次下采样使得被分割物体的边缘信息丢失，导致边缘模糊使用空洞卷积可以减少下采样，缓解由

目录序言开发环境一、准备数据集二、修改配置三、开始训练四、模型测试序言最近工作需要用到语义分割，跑了一个deeplabv3+的模型，deeplabv3+是一个非常不错的语义分割模型，使用也比较广泛，目前在网上的教程中大多都是基于

1.原理图在原理图中，整个执行过程如下：（1）一张图片A，送进改造过后的主流深度卷积网络B（DCNN,加入了一个空洞卷积AtrousConv）提取特征，得到高级语义特征C和低级语义特征G。（2）高级语义特征C进入到空洞金字塔池化模块ASPP，分别与四个空洞卷积层和一个池化层进行卷积和池化，得到五个特征图，然后连接成五层D。D再通地一个1*1的卷积进行运算后得到E;E再经过上采样得到F。（3）通过在

这个是deeplabV3+的训练代码,用于训练的数据是VOC2012和SBD数据importsocketimporttimeitfromdatetimeimportdatetimeimportosimportglobfromcollectionsimportOrderedDict

分别有FCN、SegNet、DilatedConvolutions、DeepLab(v1&v2)、RefineNet、PSPNet、LargeKernelMatters、DeepLabv3、DeepLabv3

配置用anaconda3装了无数个版本的tensorflow，都跑不通model_test.py之后，有个博主说用tf1.15.0可以用，自己测试之后确实可以win10+tensorflow1.15.0+python3.6.10(笔记本无GPU)model_test.py测试通过build_voc2012_data.py测试通过运行train时碰到问题，暂时还没有解决。–>用有gpu的电脑试一下w

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0

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  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0

上采样：Convlution+Deconvlution／Resize多尺度特征融合：特征逐点相加／特征channel维度拼接获得像素级别的segementmap：对每一个像素点进行判断类别即使是更复杂的DeepLabv3

HRNet；3备注3.1CPNet的想法还是挺不错的CPNet指的是华科在CVPR2020上发表的论文《ContextPriorforSceneSegmentation》；我觉得想法还是挺不错的，但是没有跟DeepLabV3

创意赛：AI人像抠图及图像合成一、安装环境（这里面有几个坑）二、接下来就``开始P图1.引入包2.加载预训练模型（挺厉害的不得不说）3.图像合成PaddleHub创意赛：AI人像抠图及图像合成本项目根据DeepLabv3

该程序通过DeepLabv3+模型完成一键抠图。

来自斯坦福LiFei-Fei组（Auto-deeplab），关于利用NAS策略进行图像分割，达到了较优的水平，仅仅比deeplabv3+少1.3%，且只用了3张P100GPU。

PaddleHub一键抠图并替换背景抠图模型千千万，而我就用DeepLabv3+。

上采样：Convlution+Deconvlution／Resize多尺度特征融合：特征逐点相加／特征channel维度拼接获得像素级别的segementmap：对每一个像素点进行判断类别即使是更复杂的DeepLabv3

DeepLab系列1.模型结构1.1编码器1.2解码器2.卷积2.1空洞卷积在语义分割中的作用2.2特征尺寸变化对语义分割的影响3.空洞空间金字塔池化4.参考1.模型结构  DeepLabv3+是在DeepLabv3

接下来将从2014年的FCN到2018年的DeepLabv3+，来描述几个基于FCNs的深度语义分割网络的结构是如何变化。

实验结果4.DeepLab3+4.1网络结构4.2实验结果：5.AutoDeepLab5.1架构搜索空间5.2方法5.3优化5.4实验结果1.引言在语义分割领域，DeepLab系列算法占据了半壁江山，而DeepLabv3

作者：叶虎编辑：黄俊嘉前言图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。图1街景分割图像分割可以分为两类：语义分割（SemanticSegmentation）和实例分割（Instance

DeeplabV3+训练过程0.参考链接1.制作数据集1.1.制作json文件。

[deeplabv3+]:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab[labelme]:https://github.com

TensorflowServing部署deeplabv3+模型并提供服务从实验到生产，简单快速部署机器学习模型一直是一个挑战。这个过程要做的就是讲训练好的模型对外提供预测服务。

PaddleHub创意赛：AI人像抠图及图像合成——基于paddleHub的韦小宝穿越本项目根据DeepLabv3+模型一键抠图示例(https://aistudio.baidu.com/aistudio

  做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplabv3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集，FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0

模型概述：模型概述DeepLabv3+是GoogleDeepLab语义分割系列网络的最新作，其前作有DeepLabv1，DeepLabv2,DeepLabv3。在最新作中，作者

代码已经共享在AIStudio上，链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/242887模型概述DeepLabv3+是GoogleDeepLab

模型概述：模型概述DeepLabv3+是GoogleDeepLab语义分割系列网络的最新作，其前作有DeepLabv1，DeepLabv2,DeepLabv3。在最新作中，作者

本项目根据DeepLabv3+模型一键抠图示例，主要采用PaddleHubDeepLabv3+模型(deeplabv3p_xception65_humanseg)和python图像处理库opencv、PIL

DeepLabv3+是谷歌D

模型概述：模型概述DeepLabv3+是GoogleDeepLab语义分割系列网络的最新作，其前作有DeepLabv1，DeepLabv2,DeepLabv3。在最新作中，作者

代码已经共享在AIStudio上，链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/242887模型概述DeepLabv3+是GoogleDeepLab

本文将实现deeplabv3+模型（参考：DeepLab官方开源代码）#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonDec317:57:462018@author:shirhe-lyhImplementationofDeepLabV3

#前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/25328/298662?utm_source=blogtoedu不明白，这个怎么能说明膨胀卷积的好处呢？标准卷积是对低分辨率的图像进行计算，而膨胀卷积是对高分辨的图像进行计算，二者的原始的数据不一样，不能用来比较。再说了，高分辨的原始图像计算的到高分辨的特征，不是很正常的事情吗？

首先需要安排一下文件夹：下载cityscape官方给的数据处理代码：https://github.com/mcordts/cityscapesScripts到datasets里面运行命令bashconvert_cityscapes.sh，该代码会调用官方的上面那个代码。所以代码放的位置要和我一样。然后由于总提示import找不到cityscape的相关代码，我运行了pythonsetup.pyin

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达推荐文章【点击下面可直接跳转】：来源：opencv学堂下载源码请star这个项目一波复现测试上次写了一篇文章介绍CVPR2019最新提交的工业缺陷检测新思路基于图像语义分割网络实现缺陷检测，当时我们的一位读者看到非常感兴趣，关键是还很厉害，直接实现了论文中提到缺陷检测网络，基于tensorflow+slim框架复现了基于

windows上运行：https://www.jianshu.com/p/1a07990705eeUbuntu可以相应的修改bat到sh即可训练自己的数据集：https://blog.csdn.net/Kelvin_XX/article/details/81946091因为是在预训练模型上继续训练的，所以会有图像分割种类的问题，需要在train的时候做一点参数调整：https://blog.csd