在原始的论文中结果使用了augmented数据的，因为改数据不是平移旋转放缩的增加方式，而是将voc2012中未标注的图片进行了标注，不过由于并不是那种很精准的标注，举个例子： 也没有白边，推测是利用边缘检测结合手工。 关于该数据的获取：https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/100136780 使用方法简单到不可思议。。。 注

这是matlab代码。也就是benchmark.解压后下图   代码 %save imageclear;rootdir = pwd;mat_dir = [rootdir, '/dataset/cls/'];img_dir = [rootdir, '/dataset/cls_img/'];if ~exist(img_dir,'dir')mkdir(img_dir);endlist

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/u0132

源代码下载：https://github.com/aurora95/Keras-FCN 下载FCN的源码，安装完毕后，下载数据集VOC 2012和MS COCO。 使用按下ctrl+h组合掉出Linux的隐藏文件，进入.keras文件，会发现一个datasets文件。将下载好的Pascal voc2012数据集放在/home/***/.keras/datasets/VOC2012目录下。

文章目录 简介1.数据集格式1.1数据集目录格式对比1.2标签格式对比 2.格式转换脚本3.文件处理脚本 简介 将voc2012中xml格式的标签转为yolov8中txt格式将转换后的图像和标签按照yolov8训练的要求整理为对应的目录结构 1.数据集格式 1.1数据集目录格式对比 （1）VOC2012的数据集文件目录如下： （2）YOLOv8需要的文件目录 同时需要生

用深度学习算法对图像进行分割任务后，得到的分割图像中的物体往往是各种不同深浅的灰色，不容易看清楚各物体的界限。以VOC2012为例，可以使用以下程序对分割后输出的图像批量修改颜色。 import osfrom PIL import Imageimport timefrom tqdm import tqdm# 源目录MyPath = 'D:\code\ChangeColor\sem_seg

安装caffe_ssd 前提： linux双系统 原生caffe安装配置 caffe_ssd：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd git clone https://github.com/weiliu89/caffe.gitcd caffegit checkout ssd　　＃这句一定要有，相当于从origin转到一个tree去可以理解