用SegNet进行室内布局语义分割

用SegNet进行室内语义分割。

依赖

• NumPy
• Tensorflow
• Keras
• OpenCV

数据集

按照 说明http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/ 下载 SUN RGB-D 数据集，放在 data 目录内。

$ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBD.zip
$ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBDtoolbox.zip

架构

代码和模型 获取方式：

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ImageNet 预训练模型

下载 VGG16  https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5   放在 models 目录内。

用法

数据预处理

该数据集包含SUNRGBD V1的10335个RGBD图像，执行下述命令提取训练图像：

$ python pre-process.py

像素分布：

数据集增强

训练

$ python train.py

如果想可视化训练过程，可执行：

$ tensorboard --logdir path_to_current_dir/logs

演示

下载 预训练模型  放在 models 目录，然后执行:

$ python demo.py

图例：

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