DeepLab语义分割
时间: 2025-02-12 15:17:25 浏览: 34
### DeepLab 语义分割使用教程
#### 安装依赖库
为了能够顺利运行 DeepLab 模型,需安装必要的 Python 库。推荐使用 Anaconda 创建虚拟环境来管理这些依赖项。
```bash
conda create -n deeplab python=3.8
conda activate deeplab
pip install tensorflow==2.9.0 pillow matplotlib opencv-python-headless scikit-image
```
#### 下载预训练模型
TensorFlow Hub 提供了多种版本的 DeepLab 预训练模型,可以直接下载使用:
```python
import tensorflow_hub as hub
model_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/deeplabv3/xception65/feature_vector/1"
deeplab_model = hub.KerasLayer(model_url, trainable=False)
```
#### 加载图像数据集
对于输入图片的数据处理非常重要,通常需要调整大小到固定尺寸,并做标准化处理以便于喂给神经网络。
```python
from PIL import Image
import numpy as np
def load_image(image_path):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img = img.resize((513, 513), Image.ANTIALIAS) # 调整至标准输入尺寸
img_array = np.array(img) / 255.0 # 归一化像素值范围 [0., 1.]
return img_array[np.newaxis, ...] # 增加 batch 维度
```
#### 执行推理过程
准备好上述工作之后就可以调用模型来进行预测了。这里展示如何通过加载一张测试图并获取其对应的类别标签掩膜。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
test_img = 'path_to_your_test_image.jpg'
input_tensor = load_image(test_img)
logits = deeplab_model(input_tensor)
prediction = tf.argmax(logits, axis=-1)[0]
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(121); plt.imshow(Image.open(test_img)); plt.title('Original Image'); plt.axis('off')
plt.subplot(122); plt.imshow(prediction.numpy()); plt.title('Segmentation Mask'); plt.axis('off')
plt.show()
```
此部分展示了如何利用 TensorFlow 和 Pillow 来实现基本的 DeepLab 推理流程[^1]。
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