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。
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