# Semantic-Segmentation

**Repository Path**: githubtx/Semantic-Segmentation

## Basic Information

- **Project Name**: Semantic-Segmentation
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-12-26
- **Last Updated**: 2020-12-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## Semantic-Segmentation语义分割模型在Keras当中的实现
---

### 注意事项
语义分割就要重置了！现在已经重置的有PSPnet。     
PSPnet-Keras重制版如下：    
源码路径：https://github.com/bubbliiiing/pspnet-keras    
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bz4y1f77C 

PSPnet-Pytorch重制版如下：    
源码路径：https://github.com/bubbliiiing/pspnet-pytorch     
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1zt4y1q7HH


### 目录
1. [所需环境 Environment](#所需环境)
2. [使用方法与数据集下载 Download](#使用方法与数据集下载)
3. [训练效果 Performance](#训练效果)
4. [参考资料 Reference](#Reference)

### 2020/5/13更新
将所有的loss进行了修改，此前所用的binary_crossentropy不是特别好，换成categorical_crossentropy了！

### 所需环境
tensorflow-gpu==1.13.1  
keras==2.1.5  

### 使用方法与数据集下载
你可以下载后进入你所想要训练的模型的文件夹，然后运行train.py进行训练。  
在训练之前，需要先下载数据集，并将其存储到dataset中。  
大家关心的多分类的代码在Muiti_Class_deeplab_Mobile里。  

斑马线数据集：  
链接：https://pan.baidu.com/s/1uzwqLaCXcWe06xEXk1ROWw 提取码：pp6w   

VOC数据集：  
链接: https://pan.baidu.com/s/1Urh9W7XPNMF8yR67SDjAAQ 提取码: cvy2

### 训练效果
原图Before
![原图Before](/SegNet_Mobile/img/timg.jpg)  
#### SegNet_Mobile
处理后After processing
![处理后After processing](/SegNet_Mobile/img_out/timg.jpg)  
#### Unet_Mobile
处理后After processing
![处理后After processing](/Unet_Mobile/img_out/timg.jpg)  
#### pspnet_Mobile
处理后After processing
![处理后After processing](/pspnet_Mobile/img_out/timg.jpg)  
#### pspnet_Multi_Mobile
处理后After processing
![处理后After processing](/pspnet_Multi_Mobile/img_out/timg.jpg)  

### Reference
[image-segmentation-keras](https://github.com/divamgupta/image-segmentation-keras)