语义分割步骤
时间: 2025-05-12 21:13:16 浏览: 16
### 语义分割的实现步骤
#### 数据准备
为了进行语义分割,首先需要收集并标注训练数据集。这些数据通常由带有像素级标签的图像组成,用于监督学习过程[^1]。
#### 图像预处理
在实际应用中,输入的道路图像可能具有不同的分辨率、光照条件或其他干扰因素。因此,在进入模型之前,需对其进行一系列预处理操作,例如归一化、裁剪以及随机旋转等增强技术来提升模型泛化能力[^2]。
#### 特征提取
利用卷积神经网络(CNN)或者其改进版如深度残差网络(ResNet),可以从经过预处理后的图片中抽取高层次抽象特征表示。这一阶段会将原始视觉信息转换成更具辨别性的高维度空间向量形式。
#### 分类预测
通过 softmax 或其他适合多类别分类的方法,把上一步得到的特征映射至各个目标对象对应的概率分布之上;进而决定每一个像素应该归属于哪个特定种类。
#### 结果生成
最后一步就是依据前面所得出的概率矩阵构建完整的分割掩码(mask),即完成从逐像素分类到整体区域划分的过程转化工作,并输出最终可视化效果良好的彩色编码地图作为成果展示。
```python
import torch
from torchvision import models
def preprocess_image(image):
""" 对输入图像执行标准化和其他必要的变换 """
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
return transform(image)
model = models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True)
model.eval()
input_tensor = preprocess_image(your_input_image_here).unsqueeze(0) # 增加批次维度
output = model(input_tensor)['out'][0]
_, predicted_mask = output.max(0) # 获取最大值索引形成mask
```
上述代码片段展示了如何加载预训练好的 FCN_ResNet101 模型来进行简单的推理任务[^3]。
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