基于UNnet的PASCAL VOC数据集的语义分割方法

1.基于UNnet算法进行语义分割的研究工作，数据集选择了PASCAL VOC语义分割数据集；2.通过自定义的数据集处理方法对VOC数据集进行预处理；3.使用学习率衰减方法，在训练过程中按照cos自动调整学习率；4.采用交叉熵损失函数，并对填充的灰度值为255的像素进行忽略损失计算；5.通过混淆矩阵对网络性能进行评估，计算分割像素的准确率、各个像素点的iou以及mean iou；并绘制了训练损失和测试精度曲线；6.对于VOC的填充方式，预测代码可以根据得到的VOC调色板进行填充处理。