语义分割网络FRRN坑点记录

本文主要是介绍语义分割网络FRRN坑点记录，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、环境配置

FRRN之前使用的是Python3.5，当时chianti报错，就没继续装了，后来作者换成了Python2.7/3.4，

在python2.7下，装环境依赖什么的方便多了。

首先是直接按照github上面的要求，运行了check_dependencies.py（cs_folder是指Cityscapes数据集的路径），我觉得这个很赞啊，用来检测环境依赖是否都已经安装好了，第一次运行之后是提醒lasagne没有找到（其他的依赖项都是比较常规的，应该都会有装），然后百度“安装lasagne”，按着这篇博客http://blog.csdn.net/taneijia/article/details/46452905进行了安装。

然后关于theano会报错：ERROR Theano float type must be float32.Add floatX=float32 to your .theanorc.

由于是在服务器集群上操作的，没有sudo权限，我在是一个虚拟环境下操作的，自己安装的环境与其他人的和服务器本人的不干扰，但是服务器里面好像装了一个theano，但是我没有权限修改.theanorc，也没有办法在虚拟环境下制定安装theano的版本，而且每次pip installtheano都会提示服务器的某个路径下已经安装了theano，一直这样就很尴尬。由于之后还有个报错是关于CUDA的，报错说CUDA版本太新与theano版本不符，需要更新theano或者下降CUDA的版本。于是就谷歌了how to update theano，得到了这个链接的一个结果http://deeplearning.net/software/theano_versions/0.8.X/install_ubuntu.html，点进去之后，按着介绍，执行了pip install--upgrade theano，theano相关的库都进行了更新，关于theano版本的报错没有了，但是关于.theanorc的依然存在。继续搜索相关内容，得到了这个链接https://stackoverflow.com/questions/21608025/how-to-set-up-theano-config，于是执行了

echo-e "\n[global]\nfloatX=float32\n" >> ~/.theanorc，问题解决了。

二、预测部分

指令就是按照给出的说明来就可以了，如果是跑学术数据集Cityscapes没什么好说的，使用正确的数据集就行，leftImg8bit和gtFine。

如果想要试用自己的数据，有几点要注意的：1.图像的大小分辨率，Cityscapes中用的是（1024，2048），所以也需要把自己的图片resize成这个大小；2.因为我用的服务器，运行的时候无法按照源代码写的那样在屏幕上显示图片，所以为了查看预测结果需要把得到的预测图片pred_img保存；3.因为在预测过程中还要计算loss，每张图片需要对应一个label，这里的代码应该是通过文件名确定的，所以需要修改自己的图片的名字，对应一个Cityscapes中的一张图片。