サンプル:examples/deeplab
モデル:chainercv/links/model/deeplab
学習に使用したデータセットによって入力解像度が異なる。入力解像度未満の画像は入力解像度まで引き上げられる。
cityscapes : 1025x2049
ada20k : 513x513
voc : 513x513
入力画像のレンジは-1.0〜1.0。
Deeplabv3のFeatureExtractorは下記の解像度を出力する。
voc : 21x129x129
21はカテゴリ数である。各画素はカテゴリ数分のスケールがかかっているため、/21を行う。
セグメンテーションを可視化する際にはバイリニアで元解像度まで拡大した後、しきい値処理する。
vis_semantic_segmentation.py
モデル:chainercv/links/model/deeplab
学習に使用したデータセットによって入力解像度が異なる。入力解像度未満の画像は入力解像度まで引き上げられる。
cityscapes : 1025x2049
ada20k : 513x513
voc : 513x513
入力画像のレンジは-1.0〜1.0。
Deeplabv3のFeatureExtractorは下記の解像度を出力する。
voc : 21x129x129
21はカテゴリ数である。各画素はカテゴリ数分のスケールがかかっているため、/21を行う。
セグメンテーションを可視化する際にはバイリニアで元解像度まで拡大した後、しきい値処理する。
vis_semantic_segmentation.py
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