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利用FCN-8s网络训练自己数据集(NYUD为例)

astype(np.uint16) for (x,y), value in np.ndenumerate(label): label[x,y] = self.class_map[0][value-1] label = label.astype(np.uint8) 以上配置全部结束,开始进行模型训练: cd nyud-fcn32s-color mkdir snapshot python solve.py 大概迭代150000次以后,就可以达到论文描述的精度.测试单张图片 在fcn源码文件夹,找到infer.py,重命名为test.py 并修改: im = Image.open('/home/li/Documents/fcn.berkeleyvision.org/nyud-fcn32s-color/test.png') .