# DeeplabV3Plus-Keras-Retraining1

**Repository Path**: ntu666/DeeplabV3Plus-Keras-Retraining1

## Basic Information

- **Project Name**: DeeplabV3Plus-Keras-Retraining1
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-07-30
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# DeeplabV3+-Retraining
使用自己的数据集Retraining DeeplabV3+


### 要求：
tensorflow-1.10.0<br>
keras-2.1.6<br>


### 说明：
使用的MNIST数据集进行的一个简单的fine tune的演示。<br>
需要使用自己的其他数据集，只需要修改模型的input_shape, classes以及选择想用的backbones，并写好自己的data_generator喂数据就好了。<br>
如果你有GPU，修改train.py中的use_gpu为True并设置gpus为你的gpu个数。<br>
建议在gpu上训练。<br>


### 训练：
train.py能直接运行并开始训练MNIST数据集。<br>
Keras会自动下载mnist数据集文件:mnist.npz，并且会自动下载预训练好的模型参数文件:deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5，deeplabv3_mobilenetv2_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5基于你选用的不同backbones。<br>


### 一些训练完毕的效果图片:
<p align="center">
    <img src="asserts/02.png" width=300>
    <img src="asserts/04.png" width=300></br>
    <img src="asserts/05.png" width=300>
    <img src="asserts/07.png" width=300></br>
</p>


### Reference
- [Shmuelnaaman's Deeplab_V3](https://github.com/Shmuelnaaman/deeplab_v3)
- [TensorFlow Official Models](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab)