语义分割源代码仓库

简介

本仓库提供了一套基于Keras的语义分割源代码，涵盖了多种经典的语义分割模型，包括SegNet、U-Net和FCN。这些模型在计算机视觉领域广泛应用于图像分割任务，能够有效地将图像中的不同对象或区域进行分类和分割。

资源内容

• SegNet: 一种基于编码器-解码器结构的语义分割模型，适用于各种图像分割任务。
• U-Net: 一种经典的卷积神经网络结构，特别适用于医学图像分割。
• FCN: 全卷积网络，是语义分割领域的开创性工作，能够实现端到端的图像分割。

文件结构

• data/: 包含训练和测试数据集，方便用户直接进行模型训练和测试。
• models/: 包含训练好的模型文件，用户可以直接加载这些模型进行预测或进一步微调。
• src/: 包含各个模型的源代码，用户可以根据需要进行修改和扩展。

使用说明

1. 数据准备: 确保数据集已正确放置在data/目录下。
2. 模型训练: 使用src/目录下的训练脚本进行模型训练。
3. 模型测试: 使用训练好的模型进行图像分割测试，结果将保存在指定目录中。

依赖环境

• Python 3.x
• Keras
• TensorFlow
• NumPy
• OpenCV

贡献

欢迎大家提交问题和改进建议，共同完善本仓库的内容。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。