FCNコードセマンティックセグメンテーションはどのように実行しましたか？

Question

セマンティックセグメンテーションのために[FCNコード] [1]を実行したかったのです。しかし、私はCaffeの初心者であり、コードを実行するのがどの時点か分からない。

実行のためのステップガイダンスはありますか？

Answer 1

私はここで多くの助けを得ることができなかったので、私はここにステップを掲示しています。経験の浅い人（私のような人）にとっては役に立つかもしれません。それを実行して結果を得る方法を理解するまでには、時間がかかりました。あなたはそれを正常に実行することができるかもしれませんが、私の場合と同様に、結果は長い間空のイメージであり、最終的にどのように設定するべきかを知りました。

私は私のデータに成功しFCN8sを行うことができ、私は、次のステップでした：

1. 分割データを2セット（電車、検証）やラベルにだけでなく、列車と検証の両方に対応する画像のために（全部で4フォルダ：train_img_lmdb、train_label_lmdb、val_img_lmdbとval_label_lmdb）
2. （それがRGBでない場合は、CV2機能を使用してそれを変換）、あなたはdata.mdb含む4つのlmdbフォルダを持っていますLMDBフォーマットに（それらのそれぞれ個別に）あなたのデータを変換しますおよびlock.mdb
3. 著者が提供したurlから.caffemodelをダウンロードし、
4. 変更train_val.ptototxtファイルでのごlmdbファイルのパスへのパス、あなたはsourceはtrain_img_lmdb、train_label_lmdb、val_img_lmdbへのパスであることを4データ層を持つべきですそしてthis link

5. に似val_label_lmdbは、（ここでは、私はその後、グランドトゥルース画像内のクラスの数に基づいてnum_outputを変更する、5つのクラスを持っている）this line後convolution層を追加します。

   層{ 名： "score_5classes" タイプ： "畳み込み" 底： トップ "スコア"： "score_5classes" convolution_param { num_output：5 パッド：0 kernel_size：1 } }

を次のように

6. 変更損失層（ちょうど応じて、あなたが一番下の層に持っているものの名​​前）：

   層{ 名：「損失」 タイプ：「SoftmaxWithLoss」 だぼっをmは：あなたはpycaffeを持っているとcaffe環境をインストールしてトレーニングを開始する }

7. 実行モデル "ラベル" トップ：：： "損失" loss_param { 真 ノーマライズ} 下の "score_5classes"。

   caffe train -solver =/path/to/solver.prototxt -weights /path/to/pre-trained/model/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel 2> & 1 | tee/path/to/save/training/log/file/fcn8_exp1にコピーします。ログ

私はそれが役に立ちそうです。 @ Shaiさんのお手伝いをありがとう