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這一篇是想訓練fcn.berkleyvision.org/pascalcontext-fcn32s 一直覺得voc-fcn32s應該是有仇吧＠＠ 換個試試，只要收斂一次，就在試看voc-fcn32s使用的dataset! 1. github : fcn. berkelyvision https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org.git  2. dataset , 下載了四個檔案 ├── data │   ├── pascal-context │   │   ├── 59_context_labels │   │   ├── 59_context_labels.tar.gz │   │   ├── 59_labels.txt    ---> (copy from classes-59.txt, 懶的改code) │   │   ├── classes-400.txt │   │   ├── classes-59.txt │   │   ├── labels.txt           ---> (labels.txt add label 0 --> 0: background ) │   │   ├── README.md │   │   ├── trainval │   │   ├── trainval.tar.gz │   │   ├── VOCdevkit │   │   ├── VOCdevkit_08-May-2010.tar │   │...

這一篇是想訓練fcn.berkleyvision.org/voc-fcn32s, 但是照著網路教學，瞎跑都不能得到低的 loss 跟 高 mean accuracy 藉此想po,紀錄想明白自己的盲點，照著做不會成功的，還沒成功過哈， （成功了11/29） 如果好心人經過可以指點一二，真心感激不盡～ 1. github : fcn. berkelyvision https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org.git 2. dataset ├── data │   ├── pascal │   │   ├── classes.txt │   │   ├── README.md │   │   ├── seg11valid.txt README.md 有提供下載以下兩個資料庫的網址 test dataset:  VOCtrainval_11-May-2012   training dataset :  benchmark.tgz   (我是從官網下載，有一天連進去就載下來了)  ilsvrc-nets/README.md 有寫 VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt   caffemodel_url: http://www.cs.bu.edu/groups/ivc/data/SOS/VGG16_SalObjSub.caffemodel  https://gist.github.com/jimmie33/27c1c0a7736ba66c2395 3.  copy 以下檔案到voc-fcn32s/ fcn.berkeleyvison ├── infer.py ├── score.py ├── surgery.py ├── vis.py ├── voc...