Image processing 每像素图像场景标签输出问题（使用FCN-32s语义分割）

我正在寻找一种方法，在给定输入图像和神经网络的情况下，它将为图像中的每个像素（天空、草地、山脉、人、汽车等）输出一个带标签的类

我已经建立了Caffe（未来的分支）并成功运行了模型。但是，我无法用它生成清晰的标记图像

将我的问题可视化的图像：
输入图像

基本事实

我的结果是：

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这可能是一些解决问题。你知道我哪里出了问题吗？

看来32s型号正在取得巨大进步，因此分辨率很低。您能否尝试执行分辨率降低较少的功能。

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看看（特别是图4），32s模型似乎不是为捕捉细分的细节而设计的。

谢谢！这似乎奏效了。我现在得到了很好的结果。@irri谢尔哈默训练的8步模型和你一起工作吗@莎伊：你能回答吗？@Martin Thoma常规分割将图像分割成有用的斑点。语义分割将图像分割为有用的斑点，并准确标记这些斑点是什么。换言之，规则分割可以分别勾勒出椅子和狗的轮廓，但你不知道它们是什么。通过语义分割，每一个都将被分开，并适当地标记为“椅子”和“狗”。@AndrewHundt-此评论属于处理分割与语义分割的另一个线程。