运行deeplabv3plus

1、 参考博客网址：

利用deeplab v3+开源代码训练PASCAL VOC 2012数据集
https://blog.csdn.net/lfs666666/article/details/83042119

论文笔记: DeepLab v3+
https://delnasay.github.io/2018/10/14/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0-DeepLab-v3/

自己制作语义分割语义分割数据集
https://blog.csdn.net/fengxin1995/article/details/80511227

DeepLabV3+训练自己的数据
https://blog.csdn.net/PNAN222/article/details/89450711

deeplab v3+训练自己的数据
https://blog.csdn.net/ncloveqy/article/details/82285106

TensorFlow实战：Chapter-9上(DeepLabv3+代码实现)
https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/80574306

Deeplab V3+训练自己数据集全过程
https://blog.csdn.net/jairana/article/details/83900226

运行DeepLabv3+
https://blog.csdn.net/qq_26697045/article/details/86255817

2、安装好TensorFlow环境

基本的环境配置
依赖库

• Numpy

• Pillow 1.0

• tf Slim (which is included in the “tensorflow/models/research/” checkout)

• Jupyter notebook

• Matplotlib

• Tensorflow

关于TensorFlow的安装，典型的指令如下，具体参考官方：

# For CPU
pip install tensorflow
# For GPU
pip install tensorflow-gpu

其他的工具包：

sudo apt-get install python-pil python-numpy
sudo pip install jupyter
sudo pip install matplotlib

3.添加依赖库到PYTHONPATH
在tensorflow/models/research/目录下：

# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

4、下载源码

在https://github.com/tensorflow/models下载源码models-master ，然后存放到自己的tensorflow目录下。

• 我的tensorflow目录为： ~/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/

  我把models-master改名变成models了。

  5、下载数据集

然后，下载数据集VOC2012数据集,网址请自行百度。放到

~/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/reasearch/deeplab/datasets

下载权重，可以放在一下目录：

• 我的目录为：~/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/reasearch/deeplab/datasets/pascals_voc_seg/init_models下

  6、测试

快速测试，调用model_test.py:

全部测试，调用local_test.sh

# From tensorflow/models/research/
# 若是python3就下面换成python3 deeplab/models_test.py

python deeplab/model_test.py


#From tensorflow/models/reasearch/deeplab

sh ./local_test.sh

注意：以上的测试代码，如果你安装的是python3，要把里models_test.py和local_test.sh里的python都要变成python3

运行local_test.sh，可以把其中的一些不需要下载的注释掉，仔细研读这个文件就知道怎样运行的了。