Yolo 语义分割Semantic Segmentation代码修改及训练全纪录 - Artyze的博客 - CSDN博客.pd...

Yolo（You Only Look Once）是一系列用于目标检测的卷积神经网络模型，该系列模型具有速度快和准确性高的特点，非常适合实时系统应用。语义分割（Semantic Segmentation）是图像处理领域的一个任务，旨在将图像分割为不同的区域，并且每个区域都标记上它所属的类别，这与目标检测不同，目标检测仅标记出图像中的目标并给出边界框。 在Yolo的语义分割中，通常需要对原始的Yolo框架进行一系列的修改以适应分割任务的要求。Artyze在其博客中详细记录了对Yolo进行修改和训练的过程，其中涉及到的主要知识点包括： 1. 主程序修改：为了适应语义分割任务，需要修改Yolo框架的主程序。这涉及到设置类别数量（classes）以及线程数（threads）。在Artyze的示例中，将类别数设置为1，这是为了简化示例。线程数的设置应当与GPU的数量相匹配，避免多余的线程空转，造成资源浪费。在修改过程中，Artyze指出，虽然在训练初期设置了classes参数，但随着代码的修改，这个参数实际已经不再影响后续训练，这说明在训练过程中，可能存在更优的参数调整方法。 2. Origin image及Label image读取方式修改：在原始的Yolo框架中，图像和标签的读取方式可能是为了适应目标检测任务而设计的。Artyze对这部分进行了修改，以适应语义分割任务的需求。需要引入与原始图像对应的标注文件（通常是.txt格式），并且标注文件中定义了图像中每个像素所属的类别。Artyze通过编写新的函数来处理图像和标注文件，将它们转换为适合语义分割处理的格式。 3. 损失函数修改：语义分割的损失函数与目标检测的损失函数有所不同。在语义分割中，需要计算像素级别分类的准确度，通常使用交叉熵损失函数作为主要损失函数。Artyze在这部分可能进行了代码级别的修改，以替换原有的损失函数，从而适应新任务。 4. 网络结构修改：Yolo的网络结构需要根据语义分割任务的需求进行修改。这包括增加语义分割层，调整卷积层的数量和大小，以及可能涉及的其他网络结构调整。Artyze在其博客中没有提供具体网络结构修改的细节，但这通常是此类项目修改的关键部分。 5. 修改经验及错误更正总结：在对Yolo框架进行修改时，Artyze也分享了他的经验和遇到的一些错误。这些经验包括如何更有效地进行代码修改、数据预处理、以及在训练过程中如何调试和解决问题。错误更正总结部分为其他开发者提供了参考，指出了可能遇到的问题和解决方案。 Artyze提供了其github主页链接（***），通过该链接可以访问到修改后的代码以及具体实现的细节。同时，也提示了官方Yolo框架的仓库（***），供开发者参考最新框架和可能的更新。 对于有意进行Yolo框架修改以进行语义分割任务的开发者，Artyze的这篇博客全纪录提供了一个宝贵的实践案例和修改指南。通过阅读和理解Artyze博客中的内容，开发者可以获得从数据预处理到代码修改，再到训练和调试的全方位经验。此外，Artyze还鼓励开发者在遇到问题时积极与社区互动讨论，以共同促进项目进展。