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dnn神经网络_OpenCv-C++-深度神经网络(DNN)模块-使用FCN模型实现图像分割
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-05

本文共 2679 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

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

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。

FCN的实现步骤

  • 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。

  • 代码示例

    #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;
    }

    相关资源

    • [FCN模型介绍](https://github.com/ Matterport/FCN-caffe)
    • OpenCV教程

    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。

    转载地址:http://bvrfk.baihongyu.com/

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