我遵循Beeren关于在Tensorflow中使用DeepLab的指南:
我正在尝试使用DeepLab模型在TensorFlow中进行语义分割。我在这里下载了DeepLab代码:
跑完后:
hpcsub -cmd python3.4 model_test.py
我得到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "model_test.py", line 20, in <module>
from deeplab import common
ImportError: No module named 'd
我正在处理来自谷歌DeepLab的语义图像分割。我希望能够改变每个语义的颜色(如人,猫等)。使用PASCAL基准测试创建颜色映射的方法是
def create_pascal_label_colormap():
"""Creates a label colormap used in PASCAL VOC segmentation benchmark.
Returns:
A Colormap for visualizing segmentation results.
"""
colormap = np.zeros((256,
我想测试一种多类语义分割模型的可解释性,以了解哪些特征对语义分类贡献最大。但是,在运行我的文件时,我有一个ValueError: max_evals=500 is too low,我很难理解其中的原因。
import glob
from PIL import Image
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.utils import make_grid
import torchvision.transforms.functional as tf
from deeplab import deeplab
我一直试图通过以下方法来测试的安装
# From tensorflow/models/research/
python deeplab/model_test.py
但是,我得到了以下错误消息,具体而言,
2018-04-25 10:54:23.488868: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1273] OP_REQUIRES failed at mkl_concat_op.cc:784 : Aborted: Operation received an exception:Status: 3, message: could not cre
我正要构建一个图像语义分割ios应用程序。因此,我使用deeplab的网络架构构建了该图,
我得到了这个错误:
Running model failed: Invalid argument: Only additions of two arguments supported. Num inputs: 4
[[Node: fc1_voc12 = AddN[N=4, T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](fc1_voc12_c0/BiasAdd, fc1_voc12_c1/BiasAdd,
我使用Deeplab's官方Github页面上提供的python脚本,用我自己的数据集训练了一个量化的语义分割模型。我使用了mobilenetv2_coco_voc_trainaug主干。我在Netron中检查了结果模型,下面是输入输出的样子: ? 如您所见,输出是一个大小为257x257的int64数组。根据我的理解,这个数组应该包含每个数组索引中具有最高概率的标签的索引,或者我错过了什么?但是当我尝试在Android中读取时,我得到的只有0和1,与图片中的内容无关,人,牛等等。 for (y in 0 until imageHeight) {
for (x in 0