基于全卷积神经网络(FCN)实现图像分割

简介

本资源文件提供了基于全卷积神经网络（FCN）实现图像分割的完整项目代码和相关数据集。FCN是一种用于图像分割的深度学习模型，能够对图像进行像素级的分类，从而实现语义级别的图像分割。

内容概述

1. 网络结构：详细介绍了FCN的网络结构，包括卷积层、池化层和全卷积层的设计。
2. 数据集介绍：提供了VOC_2012数据集的介绍和下载方式，该数据集适用于目标检测、目标分割、行为识别等任务。
3. 数据标注：介绍了如何使用LabelMe和精灵标注助手进行数据标注，并提供了数据格式转换的代码。
4. 模型训练与测试：提供了基于RESNet50骨干的FCN语义分割模型的训练和测试代码，以及训练和测试结果的展示。

使用说明

1. 数据集准备：
   • 下载VOC_2012数据集或使用自己的数据集。
   • 使用LabelMe或精灵标注助手进行数据标注，并转换为训练所需的格式。
2. 模型训练：
   • 配置训练参数，运行train.py文件开始训练。
   • 可以根据需要修改网络结构和预训练权重。
3. 模型测试：
   • 使用训练好的模型对测试集进行测试，查看分割效果。

参考文献

• Jonathan Long, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell. “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.” CVPR, 2015.

作者信息

• 李吉国，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生
• 陈梦丹，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生

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