fcn语义分割完整代码

FCN（Fully Convolutional Network）是一种用于语义分割深度学习模型，它通过将全连接层替为卷积层来实现像素级别分类。下面是FCN语义分割的完整代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as modelsclass FCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(FCN, self).__init__()
        self.vgg = models.vgg16(pretrained=True)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv1 = nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=7)
        self.conv2 = nn.Conv2d(4096, 4096, kernel_size=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(4096, num_classes, kernel_size=1)
        self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=32, mode='bilinear', align_corners=False)

    def forward(self, x):
        x = self.vgg.features(x)
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.conv3(x)
        x = self.upsample(x)
        return x

# 创建FCN模型实例
model = FCN(num_classes=21)

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('fcn_weights.pth'))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

上述代码中，我们使用了PyTorch框架，并借助`torchvision.models`中的VGG16模型作为基础网络。在模型的构造函数中，我们定义了卷积层和上采样层，并在前向传播函数中进行了相应的操作。最后，我们创建了一个FCN模型实例，并加载了预训练权重。需要注意的是，这里的`num_classes`参数表示语义分割任务中的类别数量。