资源分类
》 资源 》算法》DeeplabV3Plus-Keras-Retraining

DeeplabV3Plus-Keras-Retraining

2020-02-10 | |  31 |   0 |   0

DeeplabV3+-Retraining

使用自己的数据集Retraining DeeplabV3+

要求：

tensorflow-1.10.0
keras-2.1.6

说明：

使用的MNIST数据集进行的一个简单的fine tune的演示。
需要使用自己的其他数据集，只需要修改模型的input_shape, classes以及选择想用的backbones，并写好自己的data_generator喂数据就好了。
如果你有GPU，修改train.py中的use_gpu为True并设置gpus为你的gpu个数。
建议在gpu上训练。

训练：

train.py能直接运行并开始训练MNIST数据集。
Keras会自动下载mnist数据集文件:mnist.npz，并且会自动下载预训练好的模型参数文件:deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5，deeplabv3_mobilenetv2_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5基于你选用的不同backbones。

一些训练完毕的效果图片:

图片.png

Reference


上一篇：object_detection_retraining

下一篇：Retraining-TensorFlow-Classifier-Using-Video

用户评价
全部评价

热门资源

  • Keras-ResNeXt

    Keras ResNeXt Implementation of ResNeXt models...

  • seetafaceJNI

    项目介绍 基于中科院seetaface2进行封装的JAVA...

  • spark-corenlp

    This package wraps Stanford CoreNLP annotators ...

  • capsnet-with-caps...

    CapsNet with capsule-wise convolution Project ...

  • inferno-boilerplate

    This is a very basic boilerplate example for pe...