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全卷积网络(FCN)是一种在计算机视觉领域的经典模型,它通过将传统卷积神经网络(CNN)中的全连接层替换为卷积层,从而简化了网络结构。与传统CNN不同,FCN的特点是所有的层都采用卷积操作,这使得网络更加高效且易于训练。
FCN的核心思想是通过卷积操作逐步提取图像中的特征,而无需使用全连接层。这种结构使得网络能够直接从特征图中获取全局信息,从而避免了传统CNN中信息丢失的问题。
图像预处理
首先,需要对输入图像进行预处理,包括调整图像大小、归一化等。例如,在下面的代码中,图像被缩放到500×500的尺寸。网络结构
FCN网络由多个卷积层组成。例如,FCN-8s网络包含8层卷积层,最后两层分别对应1000个类别的概率和位置信息。前向传播
将预处理后的图像输入网络进行前向传播,得到最终的分数矩阵。这个过程可以通过以下代码实现:结果处理
通过对分数矩阵进行分析,可以确定图像中最可能的类别。例如,在代码中,最大值对应的类别颜色被选用。图像合并
最后,将原始图像与分类结果合并,生成最终的输出图像。例如,通过加权融合的方式将分类结果与原始图像混合。#include#include #include using namespace cv;using namespace std;using namespace cv::dnn;const size_t width = 500;const size_t height = 500;string label_file = "D:/test/dnn/fcn/labelmap.txt";string deploy_file = "D:/test/dnn/fcn/fcn8s-heavy-pascal.prototxt";string model_file = "D:/test/dnn/fcn/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel";int main(int argc, char **argv){ Mat src = imread("D:/test/person_bike.jpg"); if (!src.data) { cout << "图像文件未找到!!!" << endl; return -1; } resize(src, src, Size(500, 500), 0, 0); vector colors = labels_color(); Net net; net = readNetFromCaffe(deploy_file, model_file); float t1 = getTickCount(); Mat inputblob = blobFromImage(src); net.setInput(inputblob, "data"); Mat score = net.forward("score"); float t2 = getTickCount(); float t = (t2 - t1) / getTickFrequency(); cout << "运行时间:" << t << endl; const int rows = score.size[2]; const int cols = score.size[3]; const int chns = score.size[1]; Mat maxCl(rows, cols, CV_8UC1); Mat maxVal(rows, cols, CV_32FC1); for (int c = 0; c < chns; c++) { for (int row = 0; row < rows; row++) { const float *ptrScore = score.ptr(0, c, row); uchar *ptrMaxCl = maxCl.ptr(row); float *ptrMaxVal = maxVal.ptr(row); for (int col = 0; col < cols; col++) { if (ptrScore[col] > ptrMaxVal[col]) { ptrMaxVal[col] = ptrScore[col]; ptrMaxCl[col] = (uchar)c; } } } } Mat result = Mat::zeros(rows, cols, CV_8UC3); for (int row = 0; row < rows; row++) { const uchar *ptrMaxCl = maxCl.ptr(row); Vec3b *ptrColor = result.ptr(row); for (int col = 0; col < cols; col++) { ptrColor[col] = colors[ptrMaxCl[col]]; } } Mat dst; addWeighted(src, 0.3, result, 0.7, 0, dst); imshow("FCN-demo", dst); return 0;}
通过以上代码,可以实现FCN模型的基本应用,用于图像分类和目标检测等任务。
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