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如何使用深度学习生成模糊背景?

2021-03-03 09:14
磐创AI
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Source-MachineThink.Netv2总共包含3个卷积层,其中第一个是扩展层,第二个是深度层,第三个是投影层。扩展层:此层接收输入数据并将低维数据扩展为高维,以便保留重要信息并将其输出提供给深度层。扩展因子是一个超参数,可根据试验次数进行调整。深度层:该层从扩展层接收输入,并执行深度和点向卷积,将特征图提供给投影层。投影层:该层负责缩小数据的尺寸,以便仅有限数量的数据在网络中进一步传递,此时输入尺寸与输出尺寸匹配,这也称为“瓶颈”层”。

Source-MachineThink.Net残差连接是基于ResNet的网络的新增功能,有助于控制通过网络的渐变流,使用时输入数据的维数与输出数据的维数相同。

3. ReLu6

该网络中的每个层都带有ReLu6,而不是带有批量标准化的ReLu。ReLu6将值的范围限制在0到6之间,这是一个线性激活函数。通过限制小数点左边的3位信息,还有助于将精度保持在小数点右边。研究人员表示,最后一层(即投影层)的输出不具有激活功能,因为其输出是低维数据。根据研究人员的说法,在最后一层中添加任何非线性函数都可能导致有用信息的丢失。4. 实施现在,我们对图像分割和使用的mobilenetv2有了一个大概的了解,接下来让我们来看一下如何去实现。先决条件:该代码使用TensorFlow版本1.x,因此你需要拥有版本1.x才能正常工作,如果你使用的是2.x,则执行时会出错,因此建议你仅使用Google Collab来执行。在GitHub上的笔记本中逐行解释快速介绍代码的所有重要方面和完整实现。

为了演示,我们将使用以下尺寸为(596 x 900)的图片

步骤1:下载经过预先训练的模型。由于模型是经过预训练的,因此只需下载并将我们的图像传递给它,它会返回分割后的图像。MODEL_NAME = 'mobilenetv2_coco_voctrainaug' #@参数[ 'mobilenetv2_coco_voctrainaug', 'mobilenetv2_coco_voctrainval', 'xception_coco_voctrainaug', 'xception_coco_voctrainval'] _DOWNLOAD_URL_PREFIX = ' http://download.tensorflow.org/models/'
_MODEL_URLS = {
   'mobilenetv2_coco_voctrainaug':
       'deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz',
   'mobilenetv2_coco_voctrainval':
       'deeplabv3_mnv2_pascal_trainval_2018_01_29.tar.gz',
   'xception_coco_voctrainaug':
       'deeplabv3_pascal_train_aug_2018_01_04.tar.gz',
   'xception_coco_voctrainval':
       'deeplabv3_pascal_trainval_2018_01_04.tar.gz',

_TARBALL_NAME ='deeplab_model.tar.gz'model_dir = tempfile.mkdtemp()
tf.gfile.MakeDirs(model_dir)下载路径= os.path.join(model_dir,_TARBALL_NAME)
打印(“正在下载模型,这可能需要一段时间...”)
urllib.request.urlretrieve(_DOWNLOAD_URL_PREFIX + _MODEL_URLS [MODEL_NAME],
                  download_path)
打印('下载完成!正在加载DeepLab模型...')MODEL = DeepLabModel(download_path)
打印('模型加载成功!')

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