46 语义分割和数据集【动手学深度学习v2】

霹雳吧啦Wz:
老师，读取label那可以直接用PIL的Image.open打开默认是P模式(单通道)，每个像素对应的数字就是类别索引(除目标边缘255可忽略)，不用通过RGB关联[呲牙]

【回复】学习老师的老师的课程[doge]
【回复】回复 @是有浩鸭 :因为构建了一个映射表colormap2label，通过查表可以进行变换，将3通道的RGB转换成单通道的标签。
QKV888:
原来语义分割和语义没什么关系…[藏狐]

【回复】没问题啊，本来就是根据语义进行分割
【回复】你说的是文本的语义分割吧？有的
老夫子打龟儿子:
有做遥感的语义分割吗，自己做数据集，然后搭建网络分割

【回复】回复 @-JAVA攻城狮- : 我来了我来了，统一回复，首先呢，要去户外采集信息，获得先验知识和目标点经纬度，利用envi软件手动标记ROI。这里呢，如果是10m，30m分辨率的地图，不建议做语义分割，因为语义分割的标签是基于envi的传统方法生成的，你再用深度学习去跑一次，就有点.....。建议，直接用envi导出你roi坐标，利用GCN，RNN，Transformer训练roi，最后对全图像素点实现分类。如果是无人机图像呢，反正分辨率高，标签标记准确，随便用语义分割（以图像作为输入）还是单个像素点分类（以单个像素点作为输入）都行。
【回复】回复 @爱打篮球的小亿 :不建议做语义分割，建议做像素级分类和像素块分类。看看刘二大人和小土堆的课入门
这就是物格意诚:
语义分割和数据集【动手学深度学习46】笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/400061846

如果我是泡橘子:
我发布了一篇笔记，快来看看吧 语义分割（ semantic segmentation ） 在 图片分类 中，其主要任务是给定一张图片，识别图片中主体物体 目标检测 ，也叫物体检... https://www.bilibili.com/h5/note-app/view?cvid=16145844&pagefrom=comment

5BC2E7:
pascal官网提供的VOC数据集下载链接：host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar

昨天经过这里:
有大佬复现了吗 这运行的结果是啥能描述一下吗 我没报错但是也没啥图片出来不是很懂自己干了啥嗝

哈士奇被黑了:
源码中新版本的torchvision.io.image 中已经没有ImageModel了，read_image也不能再传那个参数了，怎么解决？label里的png不是rgb格式的。难道必须用PIL么？

【回复】回复 @甜口炸鱼 :谢谢，已经解决了
【回复】把torchvision版本更新到最新版本就解决了
【回复】回复 @哈士奇被黑了 :怎么解决的呀，求[捂脸]
我想装驱动:
我是一个新手，最近在看语义分割这一块。我想问一下我用CamVid训练ENet，但是读取进来的标签是3通道的，然后计算交叉熵的时候出现了错误，我想知道该如何读取1通道的标签，希望有经验的朋友指点一下[委屈]

十边形战士:
一模一样的代码为什么到for X, Y in train_iter:这里就报错呀

刘峻成:
老师，如果使用MoCo用于语义分割的话，怎么"替代"标签图片，最近一直困惑这个问题

流风回雪cc:
[小希小桃_比心][小希小桃_比心][小希小桃_比心]

做自己的医僧:
这个无人驾驶实时动态图像分割视频是在哪里下载的呀？