图像分割 | FCN数据集制作的全流程(图像标注)
来源:互联网 发布:数据库查询怎么保存 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 13:55
图像分割 | FCN数据集制作的全流程(图像标注)
一 全卷积神经网络
文章所有代码已上传至github,觉得好用就给个star吧,谢谢
https://github.com/315386775/FCN_train
深度学习图像分割(FCN)训练自己的模型大致可以以下三步:
1.为自己的数据制作label;
2.将自己的数据分为train,val和test集;
3.仿照voc_lyaers.py编写自己的输入数据层。
其中主要是如何制作自己的数据label困扰着大家。
补充:由于图像大小的限制,这里给几个图像Resize的脚本:
(1)单张图片的resize
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(2)resize整个文件夹里的图片
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(3)按比例resize
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二 图像标签制作
第一步:使用github开源软件进行标注
地址:https://github.com/wkentaro/labelme
第二步:为标注出来的label.png进行着色
首先需要对照VOC分割的颜色进行着色,一定要保证颜色的准确性。Matlab代码:
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对应的颜色类别:
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然后使用python 的skimage库进行颜色填充,具体函数是skimage.color.label2rgb(),这部分代码以及颜色调整我已经完成了,由于代码太长就不贴出来了,有需要的可以私信我。
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其中skimage.color.label2rgb()的路径在:x:\Anaconda2\Lib\site-packages\skimage\color,修改如下两处,注意使用COLORS1。
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第三步:最关键的一步
需要注意的是,label文件要是gray格式,不然会出错:scores层输出与label的数据尺寸不一致,通道问题导致的,看下面的输出是否与VOC输出一致。
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其中涉及到如何把24位png图转换为8位png图,直接上代码:
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三 FCN模型训练
推荐博客:http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6243342.html
四 测试图片结果上色
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