学习笔记(06):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-分割数据

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数据与模型准备

1.数据获取与标注

    数据预处理

    数据标注labelme

2.模型定义：

   输入图像大小

   反卷积网络层：增加网络的深度和非线性能力deconv1-5，每一个反卷积恢复2倍分辨率

   跳层连接：

   通道补偿：CRelu；DenseNet（充分利用每一层的特征）

    完整的模型结构

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