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我正在使用 Deeplabv3+ 存储库，我想知道您如何应用 Motion Blur 和 Blur 作为增强。我已经有了一些增强功能，例如随机比例（示例）。

但是，我找不到任何开箱即用的解决方案来在 tensorflow 上应用 Motion Blur。有谁知道任何库或如何构建这种转换？

由于系统中安装的 TensorFlow 版本与用于在 TensorFlow API 中编写代码的版本冲突，我遇到了多个错误。我正在使用 python 3.6.7 和 Tensorflow 2.0 开始使用代码https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/installation.md

但是我遇到了几个错误：

1. flags = tf.app.flags AttributeError: 模块 'tensorflow' 没有属性 'app. 当我使用 2.0 时，我将 tf.app.flags 替换为 tf.compat.v1.flags。

2. from tensorflow.contrib import slim as contrib_slim ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

我无法解决第二个问题。我能否获得帮助以了解应该使用哪个 python 和 tensorflow 版本来运行 DeepLab v3+？

我是计算机视觉领域的新手，所以如果这个问题有任何不恰当之处，我深表歉意。

我已经使用 PascalVOC 2012 数据集创建了一个分割模型，到目前为止，我只能在 train 和 val 数据集上对其进行测试。现在我想使用测试集测试我的模型，但是，它没有提供任何注释，所以我不确定我可以做些什么来衡量我的模型在测试数据上的性能。

我注意到其他数据集，例如 COCO，没有为测试数据提供注释。

我很好奇那些发表过关于在这些数据集上训练的模型的论文的研究人员是如何在这种情况下对测试数据进行测试的，以及我能做些什么来做同样的事情。

在此先感谢您的帮助！

Tensorflow DeepLab colab 适用于列出的三个图像中的每一个，但我尝试了不同的图像 URL，但它似乎不适用于任何一个 - 它说它找不到 URL - 这是一个示例。

图片网址： https ://www.pexels.com/photo/new-york-street-cabs-taxis-8247/

合作网址：

https://colab.research.google.com/drive/1j--WwvZTXMxIV76Z2cAuRcGVPXXRjR_S#scrollTo=edGukUHXyymr

我希望在 MS COCO 数据集上训练 deeplab v3+ 模型。以前有没有人成功地做到过？使用哪些训练参数来训练模型？

我在 Github 存储库中查找了问题，但找不到任何相关信息。

我以前尝试过的事情-

1. 我已经创建了语义分割标签并在完整的数据集上训练了模型。除了人员类之外，它似乎对数据的拟合不足。我为所有班级分配了权重。但这并不顺利。

2. 我减少了数据集并在这个减少的数据集上训练了我的模型，但它的表现并不好。

我不确定我是否遗漏了什么。任何帮助将不胜感激。

我正在尝试在我的笔记本电脑上运行DeepLab: Deep Labeling for Semantic Image Segmentation一段时间。我已按照安装指南成功运行python deeplab/model_test.py。

下一步是运行Cityscape数据集，我现在陷入困境。

到目前为止已经做了以下事情：

我使用的是Windows 10，并且已使用此“/root/datasets/cityscapes/”配置了路径。安装了 cityscapes API 并遵循推荐的目录结构。您将在此处找到 cityscapeScritps 文件。

当我在MINGW64convert_cityscapes.sh中运行命令时，出现以下错误：

回溯（最近一次调用最后）：文件“./cityscapes/cityscapesscripts/preparation/createTrainIdLabelImgs.py”，第 27 行，来自 cityscapesscripts.helpers.csHelpers 导入 printError ModuleNotFoundError：没有名为“cityscapesscripts”的模块

我在stackoverflow中看到了类似的错误，但似乎没有什么能解决我的问题。

我正在使用python 3.6.7、tensorflow-gpu 1.13.1和cuda 10.0。

有什么建议么？

我正在尝试按照本教程将自定义数据集转换为 DeepLab v3+ 的 tfrecord 。我的目录设置如下：

我还下载了 Pascal VOC 数据集，现在两个目录结构相同。当我在 PascalVOC 数据集上运行 build_voc2012_data.py 脚本时，如下所示：

...一切正常，数据集被转换为 tfrecord 文件并显示进度条。但是，当我从自定义数据集目录运行相同的脚本时，会出现以下错误：

我在这里能错过什么？我的图像是 JPEG，尺寸与 Pascal VOC 图像相同。分割蒙版也具有相同的颜色图，我提前在它们上使用了删除颜色图脚本。

我正在尝试从这里加载模型以便对图像进行推断。关键是我想一次预测多个图像，但是当我尝试它时，我收到以下错误：

代码：

错误：

这表明该模型的固定批量大小为 1。关于如何更改它的任何想法？

我对神经网络中“主干”的含义感到困惑，尤其是在DeepLabv3+ 论文中。我做了一些研究，发现骨干可能意味着

网络的特征提取部分

DeepLabv3+ 以Xception和 ResNet-101 为骨干。但是，我对DeepLabv3+的整个结构并不熟悉，主干指的是哪一部分，哪些部分保持不变？

骨架的一般描述或定义也将被理解。

我需要用我的鞋子数据集训练 tensorflow deeplab 模型。然后我将使用这个模型来去除图像鞋的背景。我怎么能训练它？你能一步一步解释吗？你有这种情况的例子吗？ 张量流/深度实验室