fcn8s的tensorflow
时间: 2023-08-09 17:07:51 浏览: 92
FCN-tensorflow-ADE20k:An FCN8s implementation on the dataset ADE20k. | 一个FCN8s的实现,用于ADE20k数据集
fcn8s的tensorflow实现代码在GitHub上可以找到,具体地址是https://github.com/fengshilin/tf2.0-FCN。这篇文章中使用的是tensorflow2.0框架,该框架集成了keras,训练模型的过程非常简洁。在文章中,作者使用了kitti数据集进行训练,并且在训练过程中使用了tensorflow2.0自带的评估方法,达到了91%的精确率。fcn8s是一种语义分割模型,它的精确度和训练时间相对较低,适合初学者使用。如果你想了解更多关于fcn8s的细节,建议先复制模型代码并运行一遍,然后打印关键层的输出shape,再对模型进行研究。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [tensorflow2.0入门实例四(FCN模型建立)](https://blog.csdn.net/weixin_43162240/article/details/102663544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [1、FCN_TensorFlow——VGG16_FCN8s构造代码分析](https://blog.csdn.net/u013303599/article/details/79231503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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