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Yolo 语义分割Semantic Segmentation代码修改及训练全纪录

置顶 2018年09月16日 12:04:51 Artyze 阅读数 1885

首先说一下，本人由于之后嵌入式开发移植的需求，因此主要改动的框架就是darknet。前面一篇博文主要介绍了我所使用的数据集及其预处理方式，本文我将对

darknet中相关语义分割的修改进行介绍，供大家参考，如果大家有兴趣的话可以参考我的github主页：https://github.com/ArtyZe/yolo_segmentation

当然，yolo作者也在不断的对整个框架进行更新，大家也可以实时关注：https://github.com/pjreddie/darknet

有任何问题欢迎大家找我讨论，下面开始正文：

1. 主程序修改

2. Origin image及Lable image读取方式修改

3. 损失函数修改

4. 网络结构修改

5. 修改经验及错误更正总结

1. 主程序修改

主要是根据我的训练类别将classes设为1，其实在后面代码修改过程中，这个参数已经不起作用了，在instance segmentation过程中会关系到你生成多少层

的label图像。但是为了让大家知道后续这个参数起到什么作用，这里还是进行相应修改。至于threads，它主要与你的ngpus有关系，我在后面代码中，发现在

每个thread中都会加载一次我的image和label，然而若按作者的32线程，意味着我有31个线程其实什么都没做，通过printf imgs这个参数同样验证了我的想法。

1 void train_segmenter(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear, int display)

2 {

3 args.classes = 1;

4 args.threads = 1;

2

10

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