Keras深度学习语义分割模型实现与应用

资源摘要信息:"Keras-Semantic-Segmentation:硬语义分割" 知识点: 1.Keras深度学习框架:Keras是一个开源的神经网络库，由Python编写，能够在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行。它被设计为用户友好、模块化和可扩展的。Keras适用于实现深度学习中的语义分割模型。 2.语义分割模型:语义分割是一种图像分割技术，用于识别图像中具有相同语义的区域。在Keras-Semantic-Segmentation项目中，使用Keras实现了深度学习中的一些语义分割模型。 3.tensorflow 1.13.1+tensorboard:tensorflow是一个开源的机器学习库，由谷歌开发，适用于大规模数值计算。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，能够监控和理解TensorFlow程序的执行过程。 4.keras 2.2.4:这是Keras库的一个版本，用于构建和训练深度学习模型。 5.GTX 2080Ti x 2:这是NVIDIA生产的高端图形处理单元（GPU），具有强大的计算能力，适合用于深度学习模型的训练。 6.Cuda 10.0 + Cudnn7:Cuda是NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型，用于GPU计算。Cudnn是NVIDIA的深度神经网络库，可以提高GPU计算的效率。 7.opencv-python:这是一个用于计算机视觉任务的库，包含图像处理和计算机视觉中的常用函数。 8.labelme:这是一个图像标注工具，可以用于手动标注图像数据集，是数据预处理的重要步骤。 9.PyCaffe:这是一个深度学习框架，由伯克利AI研究中心开发。在模型部署时，可以使用PyCaffe进行模型的转换和部署。 10.data目录结构:在Keras-Semantic-Segmentation项目中，data目录用于存储输入图像和语义分割标签的文件夹。其中，dataset_name文件夹包含了train_image、train_label、test_image和test_label四个子文件夹，分别用于存储训练图像、训练标签、测试图像和测试标签。 11.Models目录:Models目录存储了使用keras实现的一些经典分割模型，如ENet、SegNet、MobileNet和ICNet等。 12.utils目录:utils目录存储了工具代码，如数据预处理、自定义resize方式等。 13.losses目录:losses目录包含了常见的分割损失函数，如Dice Loss，Tversky Loss等。 14.metrics:metrics目录包含了用于评估模型性能的指标，如准确率、召回率等。 15.标签信息:该资源的标签信息包括keras、enet、segnet、mobilenet、icnet、附件源码和文章源码。这表明该项目涉及到了深度学习、语义分割、图像处理等多个领域，以及多个相关的技术和工具。