Inhaltsverzeichnis
1. Vorkenntnisse
2. Vorbereitung
3. Verwenden Sie das DeepLab-v3+-Netzwerk für die Bildsemantiksegmentierung.
4. Zusammenfassung
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie verwende ich die Bildsemantiksegmentierungstechnologie in Python?

Wie verwende ich die Bildsemantiksegmentierungstechnologie in Python?

Jun 06, 2023 am 08:03 AM
python 图像 分割

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz hat sich die Bildsemantiksegmentierungstechnologie zu einer beliebten Forschungsrichtung im Bereich der Bildanalyse entwickelt. Bei der semantischen Bildsegmentierung segmentieren wir verschiedene Bereiche in einem Bild und klassifizieren jeden Bereich, um ein umfassendes Verständnis des Bildes zu erreichen.

Python ist eine bekannte Programmiersprache. Aufgrund seiner leistungsstarken Datenanalyse- und Datenvisualisierungsfunktionen ist es die erste Wahl im Bereich der Technologieforschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel wird die Verwendung der Bildsemantiksegmentierungstechnologie in Python vorgestellt.

1. Vorkenntnisse

Bevor Sie lernen, die Bildsemantik-Segmentierungstechnologie in Python zu verwenden, müssen Sie über einige Grundkenntnisse über Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN) und Bildverarbeitung verfügen. Wenn Sie ein erfahrener Python-Entwickler sind, aber keine Erfahrung mit Deep Learning und CNN-Modellen haben, wird empfohlen, sich zunächst einige entsprechende Kenntnisse anzueignen.

2. Vorbereitung

Um die semantische Bildsegmentierungstechnologie nutzen zu können, benötigen wir einige vorab trainierte Modelle. Es gibt viele beliebte Deep-Learning-Frameworks wie Keras, PyTorch und TensorFlow, die vorab trainierte Modelle für Entwickler bereitstellen.

In diesem Artikel verwenden wir das TensorFlow-Framework und sein globales Bildsemantiksegmentierungsmodell – DeepLab-v3+ – sowie eine Python-Bibliothek, die zum Verarbeiten von Bildern verwendet werden kann – die Pillow-Bibliothek.

Wir können die Bibliotheken, die wir verwenden müssen, über den folgenden Befehl installieren:

pip install tensorflow==2.4.0
pip install Pillow
Nach dem Login kopieren

3. Verwenden Sie das DeepLab-v3+-Netzwerk für die Bildsemantiksegmentierung.

DeepLab-v3+ ist ein effizientes tiefes Faltungs-Neuronales Netzwerkmodell für die Bildsemantiksegmentierung. Es verfügt über eine Reihe fortschrittlicher Technologien, darunter erweiterte Faltung (Dilated Convolution), mehrskalige Datenaggregation und bedingtes Zufallsfeld (Conditional Random Field, CRF) usw.

Die Pillow-Bibliothek bietet einige praktische Tools zum Verarbeiten und Lesen von Bilddateien. Als Nächstes verwenden wir die Image-Klasse aus der Pillow-Bibliothek, um eine Bilddatei zu lesen. Der Code sieht so aus:

from PIL import Image
im = Image.open('example.jpg')
Nach dem Login kopieren

Hier können wir example.jpg durch unseren eigenen Bilddateinamen ersetzen.

Durch die Verwendung des DeepLab-v3+-Modells und des von uns eingelesenen Bildes können wir ein detailliertes Ergebnis der semantischen Bildsegmentierung erhalten. Um das vorab trainierte DeepLab-v3+-Modell verwenden zu können, müssen wir die Modellgewichtsdatei herunterladen. Es ist auf der offiziellen TensorFlow-Modellseite zu finden.

# 导入预训练的 DeepLab-v3+ 模型
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose, Concatenate, Activation, MaxPooling2D, Conv2D, BatchNormalization, Dropout 

def create_model(num_classes):
    # 加载 MobileNetV2 预训练模型
    base_model = MobileNetV2(input_shape=(256, 256, 3), include_top=False, weights='imagenet')

    # 获取对应层输出的张量
    low_level_features = base_model.get_layer('block_1_expand_relu').output
    x = base_model.get_layer('out_relu').output

    # 通过使用反卷积尺寸进行上采样和空洞卷积,构建 DeepLab-v3+ 系统,并针对特定的数据集来训练其分类器
    x = Conv2D(256, (1, 1), activation='relu', padding='same', name='concat_projection')(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = Conv2DTranspose(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', name='decoder_conv0')(x)
    x = BatchNormalization(name='decoder_bn0')(x)
    x = Activation('relu', name='decoder_relu0')(x)
    x = Concatenate(name='decoder_concat0')([x, low_level_features])
    x = Conv2D(128, (1, 1), padding='same', name='decoder_conv1')(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', name='decoder_conv2')(x)
    x = BatchNormalization(name='decoder_bn2')(x)
    x = Activation('relu', name='decoder_relu2')(x)
    x = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='decoder_conv3')(x)
    x = Activation('softmax', name='softmax')(x)

    # 创建 Keras 模型,并返回它
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

    return model
Nach dem Login kopieren

Nachdem wir das Modell erfolgreich geladen haben, können wir mit der semantischen Segmentierung des Bildes beginnen. Der Code lautet wie folgt:

import numpy as np
import urllib.request

# 读取图像
urllib.request.urlretrieve('https://www.tensorflow.org/images/surf.jpg', 'image.jpg')
image = Image.open('image.jpg')
image_array = np.array(image)

# 加载训练好的模型
model = create_model(num_classes=21)
model.load_weights('deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5')
print('模型加载成功。')

# 将输入图像调整为模型所需形状,并进行语义分割
input_tensor = tf.convert_to_tensor(np.expand_dims(image_array, 0))
output_tensor = model(input_tensor)

# 显示语义分割结果
import matplotlib.pyplot as plt

parsed_results = output_tensor.numpy().squeeze()
parsed_results = np.argmax(parsed_results, axis=2)
plt.imshow(parsed_results)
plt.show()
Nach dem Login kopieren

Nachdem Sie diesen Code ausgeführt haben, erhalten Sie eine neuronale Netzwerkausgabe mit einer Farbverteilung ähnlich dem gezeigten Beispiel.

4. Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir die Verwendung der semantischen Bildsegmentierungstechnologie in Python vorgestellt und das vorab trainierte DeepLab-v3+-Modell erfolgreich geladen. Natürlich ist das hier verwendete Beispiel nur eine der Methoden, und unterschiedliche Forschungsrichtungen erfordern unterschiedliche Verarbeitungsmethoden. Wenn Sie interessiert sind, vertiefen Sie sich in diesen Bereich und nutzen Sie diese Techniken in Ihren eigenen Projekten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich die Bildsemantiksegmentierungstechnologie in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Crossplay haben?
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Miniopen CentOS -Kompatibilität Miniopen CentOS -Kompatibilität Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

So aktualisieren Sie Pytorch auf die neueste Version von CentOS So aktualisieren Sie Pytorch auf die neueste Version von CentOS Apr 14, 2025 pm 06:15 PM

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste

See all articles