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我想运行 [FCN 代码][1] 进行语义分割。但是，我是 Caffe 的初学者，我不知道应该从什么时候开始运行代码。

跑步有分步指导吗？

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由于我在这里无法获得太多帮助，因此我在此处发布了步骤。对于那些没有经验的人（比如我）可能会有所帮助。我花了很长时间才弄清楚如何运行它并获得结果。你也许可以成功运行它，但是和我的情况类似，结果是长时间的空白图像，最后发现应该如何设置。

我可以对我的数据成功执行FCN8 ，我执行了以下步骤：

  1. 将数据分为两组（训练、验证）以及训练和验证中相应图像的标签（共 4 个文件夹：train_img_lmdb、train_label_lmdb和）val_img_lmdbval_label_lmdb

  2. 将您的数据（每个单独）转换为 LMDB 格式（如果不是 RGB，请使用 cv2 函数进行转换），您将拥有 4 个 lmdb 文件夹，包括data.mdb和lock.mdb. 示例代码可在此处获得。

  3. .caffemodel从作者提供的网址下载，

  4. 将路径更改为文件中 lmdb 文件的路径train_val.ptototxt，您应该有 4 个数据层，即、和source的路径train_img_lmdb，类似于此链接train_label_lmdbval_img_lmdbval_label_lmdb

  5. 在这一行之后添加一个convolution层（这里，我有五个类，然后根据地面实况图像中的类数更改）：num_output

    层{名称：“score_5classes”类型：“卷积”底部：“score”顶部：“score_5classes”卷积参数{num_output：5 pad：0 kernel_size：1}}

  6. 按如下方式更改损失层（仅根据您在底层的名称）：

    层{名称：“损失”类型：“SoftmaxWithLoss”底部：“score_5classes”底部：“标签”顶部：“损失”损失参数{归一化：真}}

  7. caffe运行模型以在您已安装 pycaffe 和已安装的环境中开始训练。

    caffe train -solver=/path/to/solver.prototxt -weights /path/to/pre-trained/model/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel 2>&1 | 三通 /path/to/save/training/log/file/fcn8_exp1.log

我希望它会有所帮助。感谢@Shai 的帮助

于 2017-12-28T13:27:13.857 回答