上几周把fcn跑了几个模型，唉，因此测试程序，整了很久，浪费时间啊。

fcn做分割，其实我是想用来做检测的，但是总是觉得这个框架是以后的趋势，所以一直想要去在这个基础上做个东西，目前训练的模型还没有测试，不知道有没有提升效果。

另外，感觉k40还是很强大的，我输入的500X500的图，minibatch=4都可以训练的。继续跟进吧。

分别基于两种思路进行训练模型，感觉结果确实有差别的，但是具体差别确定是正向的吗？大概有多大差别，这个需要进一步测试。

目前计划，全方向转到python上了

fcn的更多相关文章

  1. FCN网络的训练——以SIFT-Flow 数据集为例

    参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这 ...

  2. 图像分割实验：FCN数据集制作，网络模型定义，网络训练（提供数据集和模型文件，以供参考）

    论文:<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation> 代码:FCN的Caffe 实现 数据集:PascalVOC 一 数据 ...

  3. Theano FCN实现与训练经验与教训小结

    NaN 计算softmax loss时要用numeric robust 的计算方式. softmax与 loss可能要分开计算. 得到前者的计算方式可以是常规方法. 但计算后者时要注意无穷大和NaN的 ...

  4. 笔记︱图像语义分割（FCN、CRF、MRF）、论文延伸（Pixel Objectness、）

    图像语义分割的意思就是机器自动分割并识别出图像中的内容,我的理解是抠图- 之前在Faster R-CNN中借用了RPN(region proposal network)选择候选框,但是仅仅是候选框,那 ...

  5. 从FCN到DeepLab

    图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类. 图像语义分割,从FCN把深度学习引入这个任务,一个通用的框架事:前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map,后端使用CR ...

  6. FCN小小实战

    先说一下前期准备工作:自己的运行环境是Ubuntu16.04+caffe+CPU(这台电脑没有GPU)+python 关于python的搭建就不说了,网上随便一搜,很多参考资源.说一下我配置好caff ...

  7. 论文阅读笔记（一）FCN

    本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作 ...

  8. 全卷积网络 FCN 详解

    背景 CNN能够对图片进行分类,可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体,在2015年之前还是一个世界难题.神经网络大神Jonathan Long发表了<Fully Convolutional N ...

  9. fcn训练及预测tgs数据集

    一.背景 kaggle上有这样一个题目,关于盐份预测的语义分割题目.TGS Salt Identification Challenge | Kaggle  https://www.kaggle.com ...

  10. FCN 项目部分代码学习

    下面代码由搭档注释,保存下来用作参考. github项目地址:https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflowfrom __future__ import prin ...

随机推荐

  1. python_案例综合：教材记录管理

    class Book(): def __init__(self,ISBN,Ftile,Author,Publisher): self.ISBN = ISBN self.Ftile = Ftile se ...

  2. 统计学howto

    统计之都 http://cos.name/ 让你拥有超能力:程序员应该掌握的统计学公式 Statistical Formulas For Programmers http://www.evanmill ...

  3. javassist fr8.0破解

    主要是破解连接数的. 已破解的jar:http://download.csdn.net/download/wolf12/9834152 public static void main(String[] ...

  4. Quadtrees UVA - 297

    题目链接:https://vjudge.net/problem/UVA-297 题目大意:如上图所示,可以用一个四分树来表示一个黑白图像,方法是用根节点表示整副图像,然后把行列各等分两等分,按照图中的 ...

  5. maya 安装不上

    AUTODESK系列软件着实令人头疼,安装失败之后不能完全卸载!!!(比如maya,cad,3dsmax等).有时手动删除注册表重装之后还是会出现各种问题,每个版本的C++Runtime和.NET f ...

  6. [转]怎么样快速入门AngularJS？

    本文转自:http://www.ngnice.com/posts/205af1ea1e13d2 怎么样快速学习AngularJS? 相信很多初学者都有过或者类似的疑问,其实这个问题没有标准的答案,每个 ...

  7. C#：新邮件监听及搜索

    在项目中,我们需要监听邮件服务器,看是否有新的邮件进入.下面的代码可以帮助我们监听新邮件,并对已有的邮件进行查找: using System; using System.Collections.Gen ...

  8. GOPS 2018全球运维大会上海站 参会感悟梳理

    今天遇到很多优秀的讲师.业界的大伽,很开心 现在把get到的信息梳理一下:(1)想解决性能问题,一定要在缓存上下功夫:[nginx上有好多文章可以做,真是博大精深呢<深入理解Nginx:模块开发 ...

  9. jsp---》》》新闻发布系统的项目跟踪+++++++文件上传

    先来一个分层架构图: WeebRoot目录下的页面: 现在,此项目以实现登录,注销,新闻列表,编辑主题>>>> 先来登录部分的关键代码 index.jsp中的代码 userIn ...

  10. python面试题——数据库和缓存（46题）

    1.列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些? 2.MySQL常见数据库引擎及比较? 3.简述数据三大范式? 4.什么是事务?MySQL如何支持事务? 5.简述数据库设计中一对多和多对多的应用场景? ...