Создайте полностью сверточные слои сети для семантической сегментации
возвращает полностью сверточную сеть (FCN), сконфигурированную как FCN 8s, для семантической сегментации. FCN предварительно инициализируется с использованием слоев и весов от VGG-16 сети.lgraph
= fcnLayers(imageSize
,numClasses
)
fcnLayers
включает в себя pixelClassificationLayer
чтобы предсказать категориальную метку для каждого пикселя в вход изображении. Слой классификации пикселей поддерживает только изображения RGB.
Эта функция требует пакета Deep Learning Toolbox™ Model for VGG-16 Network поддержки. Если этот пакет поддержки не установлен, vgg16
Функция (Deep Learning Toolbox) предоставляет ссылку для загрузки.
возвращает FCN, сконфигурированный как тип, заданный lgraph
= fcnLayers(imageSize
,numClasses
,'Type',type
)type
.
Сети, созданные fcnLayers
поддержка генерации кода GPU для глубокого обучения после их обучения с trainNetwork
(Deep Learning Toolbox). Для получения дополнительной информации и примеров смотрите Глубокое обучение Генерации кода (Deep Learning Toolbox).
[1] Лонг, Дж., Э. Шелхамер и Т. Даррелл. «Полностью сверточные сети для семантической сегментации». Материалы Конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию шаблонов, 2015, стр. 3431-3440.
pixelClassificationLayer
| layerGraph
(Deep Learning Toolbox)deeplabv3plusLayers
| fcnLayers
| segnetLayers
| semanticseg
| unetLayers
| trainNetwork
(Deep Learning Toolbox)