Keras实现的Deeplab v3 +，带有预先训练的权重，即keras-deeplab-v3-plus

Deeplabv3 +的Keras实现 此存储库不再维护。 我不会回答问题，但会合并PR DeepLab是用于语义图像分割的最先进的深度学习模型。 模型基于原始的TF冻结图。 可以将预训练的权重加载到此模型中。 权重直接从原始TF检查点导入。 原始TF模型的分割结果。 输出步幅= 8 带有权重且OS = 8的此回购模型的细分结果结果与TF模型相同 带有权重且OS = 16的此回购模型的细分结果结果还是不错的 如何获得标签 模型将返回形状的张量(batch_size, height, width, num_classes) 。 要获取标签，您需要将argmax应用于退出层的logits。 在image1.jpg上进行预测的示例： import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import pyplot as