本文主要是介绍deeplab v3+ 代码 复现 简单 官方 voc2012，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！
为了使local_test.sh顺利运行。
代码来源于官方，就是论文作者：
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab
那肯定是需要先下载代码的。
1.安装slim工具包。很简单
只需要两步，下载，安装。必须安装不然import net 会报错
https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/100089276
2.手工准备好数据库文件，或者自动下载。
总共包含两个文件，一个是数据，voc，另一个是checkpoint。下面两种准备方式，请在情况的允许下使用自动方式。
手工准备
需要在deeplab文件夹下准备这两个文件第一个是VOCdevkit，里面是官方的trainval包解压
"VOCtrainval_11-May-2012.tar"解压
第二个是从https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md下载的
http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_pascal_train_aug_2018_01_04.tar.gz点击这个应该就行
或者
| xception65_coco_voc_trainaug | 16 8 | [1.0] [0.5:0.25:1.75] | No Yes | 54.17B 3055.35B | 0.7 223.2 | 82.20% (val) 83.58% (val) | 439MB |
放到下图所示位置
local_test.py中：
sh download_and_convert_voc2012.sh负责下载voc数据
wget -nd -c "${TF_INIT_ROOT}/${TF_INIT_CKPT}"负责下载模型压缩包
所以你需要将上面两行注释掉要不他还是会下载。
手工主要是考虑到网速问题。
这里必须提一下，如果提示你checkpoint有问题，建议删除checkpoint文件也就是这里的init_model包，并且执行自动下载。
自动下载
直接运行local_test.py即可。
之后就是输出train.py结果：
另外如果不训练，那么将iteration 也就是local_test.sh里面的
NUM_ITERATIONS=10改成1000次什么的
保存的variable值将会在：.../deeplab/datasets/pascal_voc_seg/exp/train_on_trainval_set/train
这篇关于deeplab v3+ 代码 复现 简单 官方 voc2012的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
