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小编：影像语义分割应用在多个领域，例如我们经常看到的街景图像识别，计算绿视率，计算天空比，计算建筑占比等。在影像语义分割领域，如何让大家无需学习复杂的Python编码，仅仅通过简单的操作，就可以完成对图像的解析？今天我们为大家推荐一款真正开源、免费、真正基于深度学习全卷积网络(FCN)的视觉影像语义分割软件：来自CUG.HPSCIL的影像识别工具。本软件可以对150个标签进行语义分割，一起来看看详情吧：
配图示意：影像语义分割的街景应用
基于深度学习全卷积网络(FCN)的
视觉影像语义分割软件
发表于2020年8月3日
FCN网络说明
该网络为中国地质大学（武汉）信息工程学院关庆锋教授团队基于ADE_20K数据集训练的深度学习全卷积网络，软件编写语言为C++。
该网络在训练数据集的像素对比精度：0.814426，在测试数据集的像素对比精度：0.66839。
目前已在Win10(64位)>X1050/GTX1080ti测试通过，软件支持多显卡工作站和服务器。
如果需要Caffe平台的训练模型文件，请和姚尧博士（yaoy@cug.edu.cn）联系。软件网址为：
软件运行环境（必须）：
Windows8/10(64位)
MicrosoftVisualC++2015/2017Redistributable
NVDIACUDA9.x（建议）
ADE_20K训练和测试数据集介绍和下载（数字0代表位置物体）：
大家在本公众号回复：工具，即可免费获取本软件的下载地址。
首先我们下载解压缩软件，把软件解加压到一个文件夹即可，我们会看到如下的目录结构：
这里面的Data文件夹放入我们要进行语义分割的图片，然后点击run.bat，即可运行并生成结果。就这么简单！（可以用记事本修改run.bat，更改输入输出文件夹等设置）
我们先试试看，在\Data\Images放入一些图片，然后点击run.bat，程序会显示运行状态：
稍等片刻，软件提示识别结束，我们打开\Data文件夹下的features.csv，你会发现：
文件名，150类地物在图像中的占比，一清二楚，实在是太方便了！
这时候，在\Data\Images\seg_files文件夹，你会发现一堆黑色的图片，后缀以_seg结尾，预览是黑色，不过不要着急，拖进Arcmap看看：
进行符号化显示：
选择唯一值，点击添加所有值，再单击确定：
图片已经非常清晰的通过不同颜色被语义分割了，我们对照下原图：
软件识别效果还是非常不错的：
我们在arcgis里面点击查询按钮(i），查看不同色彩的属性值，就可以知道识别后的地物是什么类型了：
例如上图，查询出来的像素值就是18。注意是查询像素值，而不是OID。
这时候你有了csv表格，也有了切分后的图片，还缺一样东西，那就是不同像素值所代表的150种分类含义了：
注：以上中文部分是小编翻译的，仅供参考，大家以英文为准。
我们也可以试试拍摄一下窗外的场景，效果也不错：
注，由于同一道路属于多个分类，所以path，road，两种色彩出现在了这条楼间小路上。这些需要我们在研究时候按需合并。
接下来，我们详细的看一下软件的官方介绍：
软件使用说明：
软件支持将照片进行语义分割（支持识别150种物体，类别ID请查看“输出数据说明”），下载后解压到全英文路径。
软件为控制台程序。鼠标右键点击run.bat文件，使用Windows记事本或Notepad++打开run.bat，修改输入参数：图像文件夹路径和输出特征文件路径。修改后保存run.bat文件，并关闭即可。
鼠标左键双击run.bat即可运行。
输出数据说明
输出数据为16位的分割PNG图像文件，命名规则为“输入图像文件名_seg.png”，存储于输入文件夹的”seg_files”文件夹内。
seg_files文件夹需要提前在分割图像文件夹内新建，否则不输出分割文件，只输出分割结果统计文件。
输出的分割PNG图像文件内每一个ID对应一类物体，类别ID在ADE20K_Class.txt文件中查询，0表示未知地物。
输出的特征CSV文件为每张图像中150类地物所占比例。
注意事项
该程序为Windows控制台程序，需要vs2015以上的运行环境支持。如果没有安装2015以上版本VisualStudio，请在这里下载VC运行库：
请保证程序目的和执行都在全英文路径环境下，包括输入参数和图像路径。如果能启动后可识别图像文件，但处理失败的话，文件夹路径改为绝对路径。每张图像尽量不要超过1000*1000大小。文件如果过大可能会超出本地计算机/工作站的GPU内存承载能力，导致内存溢出错误。
注：使用可引用下方论文
Yao,Y.,Liang,Z.,Yuan,Z.,Liu,P.,Bie,Y.,Zhang,J.,…&Guan,Q.(2019).Ahuman-machineadversarialscoringframeworkforurbanperceptionassessmentusingstreet-viewimages.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,33(12),2363-2384.
本公众号回复：工具，即可获取本软件下载地址。
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