用SegNet進行室內(nèi)布局語義分割
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人工智能大數(shù)據(jù)與深度學習 公眾號：datayx
用SegNet進行室內(nèi)語義分割。
依賴
NumPy
Tensorflow
Keras
OpenCV
數(shù)據(jù)集
按照 說明http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/ 下載 SUN RGB-D 數(shù)據(jù)集，放在 data 目錄內(nèi)。
$ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBD.zip
$ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBDtoolbox.zip
架構
代碼和模型 獲取方式：
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ImageNet 預訓練模型
下載 VGG16 https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 放在 models 目錄內(nèi)。
用法
數(shù)據(jù)預處理
該數(shù)據(jù)集包含SUNRGBD V1的10335個RGBD圖像，執(zhí)行下述命令提取訓練圖像：
$ python pre-process.py
像素分布：
數(shù)據(jù)集增強
訓練
$ python train.py
如果想可視化訓練過程，可執(zhí)行：
$ tensorboard --logdir path_to_current_dir/logs
演示
下載 預訓練模型 放在 models 目錄，然后執(zhí)行:
$ python demo.py
圖例：
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