Deeplabv3p Resnet50

🚀 多类语义分割：使用DeepLabV3+

本项目围绕多类语义分割展开，借助DeepLabV3+模型达成目标。项目包含模型以及相关的笔记本，可参考 Keras多类语义分割示例 进一步了解。

项目原作者为 Soumik Rakshit。

此模型主要用于演示，在实际生产环境中无法保证达到最佳效果。若要获得更好的结果，可根据自身需求参考并优化 Keras示例。

🚀 快速开始

本仓库包含了使用DeepLabV3+进行多类语义分割的模型和相关笔记本，你可以通过 Keras示例 来深入了解具体实现。

✨ 主要特性

• 语义分割：旨在为图像中的每个像素分配语义标签，是计算机视觉中的关键任务。
• DeepLabV3+模型：采用全卷积架构，在语义分割基准测试中表现出色。

📚 详细文档

背景信息

语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是为图像中的每个像素分配语义标签。在本示例中，我们实现了用于多类语义分割的DeepLabV3+模型，这是一种全卷积架构，在语义分割基准测试中表现出色。

训练数据

该模型在 Crowd Instance-level Human Parsing Dataset 的一个子集（10,000张图像）上进行训练。Crowd Instance-level Human Parsing (CIHP) 数据集包含38,280张不同的人体图像。CIHP中的每张图像都带有20个类别的逐像素注释，以及实例级别的标识。该数据集可用于“人体部位分割”任务。

模型

模型使用在ImageNet上预训练的ResNet50作为骨干网络。

参考资料

1. Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
2. Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
3. DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

📄 许可证

本项目采用 CC0-1.0 许可证。

📦 额外信息