어떻게 FCN 코드 의미 분할을 실행 했습니까?

Question

의미있는 세분화를 위해 [FCN code] [1]을 실행하고 싶습니다. 그러나 Caffe 초보자이며 코드 실행을 어느 시점부터 시작해야할지 몰랐습니다.

실행을위한 단계별 지침이 있습니까?

Answer 1

저는 여기서 많은 도움을 얻을 수 없었기 때문에 여기서 단계를 게시하고 있습니다. 경험이없는 사람들 (나 같은)에게는 도움이 될 수 있습니다. 그것을 실행하고 결과를 얻는 방법을 파악하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 당신은 성공적으로 그것을 실행할 수 있을지도 모른다. 그러나 나의 경우와 유사 히, 결과는 긴 시간 동안 빈 이미지이었다. 그리고 마침내 설정이 있어야하는지에 관해 알았다.

나는 성공적으로 내 데이터에 FCN8s을 수행 할 수 있고, 나는 다음과 같이했다 : 기차 및 검증 모두에서 두 세트 (기차, 검증) 및 라벨에

1. 나누기 데이터뿐만 아니라에 해당하는 이미지를 (모두 4 폴더 : train_img_lmdb, train_label_lmdb, val_img_lmdb 및 val_label_lmdb)
2. , 당신은 data.mdb 등 4 개 lmdb 폴더를해야합니다 (이 RGB가 아닌 경우, CV2 기능을 사용하여 변환) LMDB 형식으로 데이터 (별도로 각)으로 변환 및 lock.mdb
3. 저자가 제공 한 url에서 .caffemodel 다운로드,
4. 변경 train_val.ptototxt 파일에 lmdb 파일의 경로의 경로, 당신은 source이 train_img_lmdb, train_label_lmdb, val_img_lmdb의 경로인지 4 데이터 계층을 가져야한다
   : this line (여기, 내가 다섯 개 수업을 한 후 지상 진실 이미지의 클래스의 수에 따라 num_output 변경) 한 후 this link

5. 유사과 val_label_lmdb는 convolution 레이어를 추가 5,

   층

{ 이름은 "회선" 하단 : "score_5classes" convolution_param { num_output : 최고 "점수"5 패드 : 0 kernel_size 1 } 형 "score_5classes"} 다음과 같이

6. 변경 손실 층 (단지에 따라 당신이 아래 계층에서 무슨 이름) :

   계층 { 이름 : "손실" 유형 : "SoftmaxWithLoss" BOTTO을 m : 당신이 pycaffe을 가지고 caffe 환경을 설치 훈련을 시작 }

7. 실행 모델 "라벨" 상단 : : : "손실" loss_param { 사실 정상화} 바닥 "score_5classes".

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

나는 그것이 도움이되기를 바랍니다. @ Shai 님의 도움에 감사드립니다.