Semantic-Segmentation语义分割模型在Keras当中的实现

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注意事项

语义分割就要重置了！现在已经重置的有PSPnet。
PSPnet-Keras重制版如下：
源码路径：https://github.com/bubbliiiing/pspnet-keras
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bz4y1f77C

PSPnet-Pytorch重制版如下：
源码路径：https://github.com/bubbliiiing/pspnet-pytorch
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1zt4y1q7HH

目录

1. 所需环境 Environment
2. 使用方法与数据集下载 Download
3. 训练效果 Performance
4. 参考资料 Reference

2020/5/13更新

将所有的loss进行了修改，此前所用的binary_crossentropy不是特别好，换成categorical_crossentropy了！

所需环境

tensorflow-gpu==1.13.1
keras==2.1.5

使用方法与数据集下载

你可以下载后进入你所想要训练的模型的文件夹，然后运行train.py进行训练。
在训练之前，需要先下载数据集，并将其存储到dataset中。
大家关心的多分类的代码在Muiti_Class_deeplab_Mobile里。

斑马线数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/1uzwqLaCXcWe06xEXk1ROWw 提取码：pp6w

VOC数据集：
链接: https://pan.baidu.com/s/1Urh9W7XPNMF8yR67SDjAAQ 提取码: cvy2

训练效果

原图Before

SegNet_Mobile

处理后After processing

Unet_Mobile

处理后After processing

pspnet_Mobile

处理后After processing

pspnet_Multi_Mobile

处理后After processing

Reference

image-segmentation-keras