deeplabV3++图像分割

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我照完原图之后没有剪裁图片直接训练的，训练效果不好学长说是因为目标分辨率太小了，但是查资料我觉得上面两个图的意思是unet的特征容易卷积没deeplabv3+已经缓解一点了，而且教程用的也是较小的目标：

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我把过曝和光线很暗的草莓一起打标签训练了，光照情况应该是完整的，询问学长他说我标签画的边界不是很仔细，应该问题也不大。

训练光线亮的和暗的：

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打标签：

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结果：

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但是我把草莓剪裁大了之后真的能分割出草莓，但也分割出来了很多别的区域。我查了deeplabv3++发现真的要剪裁但是我觉得他的剪裁只是resize的意思，不知道是不是这些参数的问题。

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另外 相机是工业相机我自己调的参数，不知道跟照的清不清楚有关系 这是过曝的和没过曝的

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检查数据集：检查训练数据集是否正确，包括图像质量、标注信息是否完整、标注是否正确等。

调整超参数：调整模型超参数，例如学习率、批次大小、训练轮数等。

增加数据量：增加训练数据量，可以通过数据增强、数据合成等方式来扩充数据集。

使用预训练模型：使用预训练模型来初始化模型参数，可以加速训练过程，提高准确率。

更换模型架构：尝试使用其他的图像分割模型，例如U-Net、FCN等。

调整损失函数：选择合适的损失函数，可以提高模型的准确率。

调整优化器：选择合适的优化器，可以加速模型训练，提高准确率。

调整硬件配置：增加GPU显存、使用更高效的计算平台等，可以提高模型训练速度和准确率。

该回答引用于gpt与OKX安生共同编写：
  • 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写：

根据您的描述和图片，目前看来可能存在以下问题：

    1. 目标分辨率过小：如果原图的分辨率太小，可能会导致模型难以捕捉到目标的细节特征，从而影响分割效果。建议在训练之前对原图进行裁剪或缩放处理，确保目标区域占据足够大的像素空间。
    1. 标注不精准：标注结果对模型训练结果也有很大的影响。在打标签时需要仔细地绘制目标区域的轮廓，尽量避免标注错误、漏标或误标等情况。另外，目标周围的背景区域也应该被认真标注，确保模型能够识别出目标与背景之间的分界线。
    1. 训练数据不均衡：如果草莓的数量比其他物体要少很多，那么模型可能会过于关注其他物体而忽略草莓。为了解决这个问题，需要提供更加平衡的训练数据集，在采集样本时尽量选择代表性更好的样本，同时可以使用数据增强技术来扩充训练数据。
    1. 数据质量问题：照片质量和相机参数设置对分割效果也有很大的影响，过曝和亮度不足等问题都可能导致模型难以正确识别目标。建议在采集数据时注意调整相机参数，尽量使图像质量达到最佳状态。
    1. 模型参数及超参数的选择：深度学习模型的效果与参数和超参数的选择有关系，可以尝试调整模型的架构、层数、激活函数等参数，或者使用不同的优化器、损失函数以及学习率等超参数，以寻找更好的性能表现。

总之，要想得到更好的分割效果，需要进行适当的调整和优化，包括数据预处理、标注精度、训练数据均衡性、模型参数选择、超参数调整等。同时需要注意数据质量和采集环境的影响，确保数据和模型的质量达到最优。

  • 如有用的话，还望采纳哦~

基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳！！！有其他问题也可以询问我哦💕（最新版更智能，功能更加强大）：
训练神经网络时，数据预处理和标注的质量对模型的训练效果至关重要。根据你的描述，可能是由于以下原因导致模型训练效果不佳：

数据分辨率太小：如果训练图像的分辨率过小，会影响模型的特征提取能力，从而影响模型的训练效果。可以尝试增加数据分辨率或者使用更高级别的深度学习算法，如 Faster R-CNN 等。

标注质量不高：标注数据时，需要仔细勾画目标的边界，确保标签与实际目标区域相符。如果标注质量不高，会导致训练数据中存在噪声，这样会影响模型的训练效果。

训练数据不充分：训练数据应该包含物体的各种姿态、光照条件、大小等多种情况，以便训练出具有鲁棒性的模型。如果训练数据比较单一，可能会导致模型泛化能力不足，无法准确识别新的物体。

针对以上问题，可以采取以下措施来改善模型训练效果：

增加训练数据的多样性：可以收集更多不同光照、角度、姿态等条件下的图像数据来增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

提高标注质量：在进行标注时，应该尽可能精确地勾画目标边界，并使用专业的标注工具来保证标注质量。如果有条件，还可以考虑使用半监督学习等方法来降低标注成本，同时提高标注质量。

调整网络结构和参数：可以根据实际情况选择合适的神经网络结构和参数，以提高模型的特征提取能力和泛化能力。可以使用预训练模型或者进行迁移学习来加速训练和提高效果。

总之，要训练出高效准确的神经网络模型需要耐心和技巧，需要针对具体情况采取不同的措施。建议你多了解相关知识和技术，跟进最新的研究进展和开源项目，不断提高自己的能力水平。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，对于图像分割问题而言，输入图像的分辨率对模型的训练和效果有很大的影响。如果输入的图像分辨率太小，那么模型很难有效地学习到细节信息，从而影响分割效果。因此，建议在训练过程中使用足够大的输入分辨率，以获得更好的分割效果。

其次，对于草莓的图像分割问题，建议在标注时，确保草莓的边界标注清晰准确。因为边界标注不准确会导致模型学习到错误的分割边界，从而影响分割效果。

另外，针对过曝和光线很暗的情况，建议进行数据增强，例如调整亮度、对比度、曝光度等，以尽可能模拟不同光照条件下的真实场景，从而提升模型的鲁棒性。

对于剪裁问题，确实在实际应用中需要在原图上截取感兴趣区域，以避免模型在无关区域产生误判。在deeplabv3++模型中，其主要使用的是空间金字塔池化和空洞卷积等特征提取和空间上下文信息获取方法，因此在具体应用时需要根据不同的任务和需求进行不同的剪裁方案，以获得更好的分割效果。

下面给出一份使用keras和tensorflow实现deeplabv3++的示例代码，供参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras import backend as K

# 定义deeplabv3++模型
def Deeplabv3plus(input_shape, num_classes, backbone='xception', output_stride=16):
    img_input = Input(shape=input_shape)
    # 获取backbone特征
    if backbone == 'xception':
        from tensorflow.keras.applications.xception import Xception
        # extract_features为Xception网络最后输出的特征图
        extract_features = Xception(input_tensor=img_input, weights='imagenet', include_top=False)
        atrous_rates = (12, 24, 36)
    else:
        raise ValueError('Unsupported backbone architecture')

    if output_stride == 8:
        extract_features.layers.pop()
        extract_features.layers.pop()
        extract_features.layers.pop()

    # ASPP模块
    # 使用不同的空洞卷积率获取不同尺度的上下文信息
    b4 = extract_features.get_layer('block4_pool').output
    b4 = DepthwiseConv2D((3, 3), padding='same', name='aspp0')(b4)
    b4 = BatchNormalization(name='aspp0_bn')(b4)
    b4 = Activation('relu', name='aspp0_activation')(b4)
    b4 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp0_conv')(b4)
    b4 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, atrous_rates[0], method='bilinear', name='aspp0_upsampling'))(b4)

    # Atrous Separable Convolution下采样
    b0 = extract_features.get_layer('input_1').output
    b0 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp1')(b0)
    b0 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, atrous_rates[0], method='bilinear', name='aspp1_upsampling'))(b0)

    # 使用不同的空洞卷积率获取不同尺度的上下文信息
    resize_height, resize_width = int(input_shape[0]/output_stride), int(input_shape[1]/output_stride)
    b0 = DepthwiseConv2D((3, 3), dilation_rate=(atrous_rates[0], atrous_rates[0]), padding='same', name='aspp2')(b0)
    b0 = BatchNormalization(name='aspp2_bn')(b0)
    b0 = Activation('relu', name='aspp2_activation')(b0)
    b0 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp2_conv')(b0)
    b0 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, (resize_height, resize_width), method='bilinear', name='aspp2_upsampling'))(b0)

    # ResNet Atrous Separable Convolution下采样
    b1 = extract_features.get_layer('block1_conv1').output
    b1 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp3')(b1)
    b1 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, atrous_rates[1], method='bilinear', name='aspp3_upsampling'))(b1)

    # 使用不同的空洞卷积率获取不同尺度的上下文信息
    b1 = DepthwiseConv2D((3, 3), dilation_rate=(atrous_rates[1], atrous_rates[1]), padding='same', name='aspp4')(b1)
    b1 = BatchNormalization(name='aspp4_bn')(b1)
    b1 = Activation('relu', name='aspp4_activation')(b1)
    b1 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp4_conv')(b1)
    b1 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, (resize_height, resize_width), method='bilinear', name='aspp4_upsampling'))(b1)

    # ResNet Atrous Separable Convolution下采样
    b2 = extract_features.get_layer('block3_conv1').output
    b2 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp5')(b2)
    b2 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, atrous_rates[2], method='bilinear', name='aspp5_upsampling'))(b2)

    # 使用不同的空洞卷积率获取不同尺度的上下文信息
    b2 = DepthwiseConv2D((3, 3), dilation_rate=(atrous_rates[2], atrous_rates[2]), padding='same', name='aspp6')(b2)
    b2 = BatchNormalization(name='aspp6_bn')(b2)
    b2 = Activation('relu', name='aspp6_activation')(b2)
    b2 = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='aspp6_conv')(b2)
    b2 = Lambda(lambda x: tf.image.resize(x, (resize_height, resize_width), method='bilinear', name='aspp6_upsampling'))(b2)

    # 融合ASPP和backbone信息
    x = Concatenate()([b4, b0, b1, b2])
    x = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='logits')(x)
    x = Lambda(lambda xx: tf.image.resize(xx, (input_shape[0], input_shape[1]), method='bilinear', name='upsampling'))(x)

    if num_classes == 1:
        x = Activation('sigmoid')(x)
    else:
        x = Activation('softmax')(x)

    inputs = img_input
    model = Model(inputs, x, name='deeplabv3plus')

    return model

希望能对你有所帮助。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

问题描述：
该问题涉及到使用deeplabV3++进行图像分割的训练，但训练效果不佳。原图没有进行剪裁，但学长认为问题可能是目标分辨率太小。询问学长后，学长认为标签画的边界不够仔细，但询问者认为光照情况完整。询问者训练了光线亮的和暗的两种情况，但结果都不理想。询问者尝试将草莓剪裁大一些，可以分割出草莓，但同时也分割出了很多别的区域。询问者查阅资料后发现deeplabV3++需要进行剪裁，但不确定是否与参数有关。询问者使用的相机为工业相机，自己调整了参数，不确定是否与照片清晰度有关。
分析：
1. 目标分辨率问题
目标分辨率是指图像中目标的大小，如果目标分辨率太小，可能会导致模型无法准确地识别目标。因此，学长认为问题可能是目标分辨率太小。但是，询问者提供的两张unet的特征图表明，deeplabv3+已经缓解了这个问题。因此，目标分辨率可能不是问题的根本原因。
2. 标签画的边界问题
学长认为标签画的边界不够仔细可能是问题的原因之一。标签画的边界不够仔细可能会导致模型无法准确地识别目标的边界，从而影响分割效果。但是，询问者认为光照情况完整，因此标签画的边界可能不是问题的根本原因。
3. 光照情况问题
光照情况可能会影响图像的清晰度和对比度，从而影响模型的分割效果。询问者使用的相机为工业相机，自己调整了参数，不确定是否与照片清晰度有关。因此，询问者可以尝试调整相机参数，以获得更好的照片清晰度和对比度。
4. 图像剪裁问题
deeplabV3++需要进行图像剪裁，以便将目标分辨率调整到合适的大小。询问者尝试将草莓剪裁大一些，可以分割出草莓，但同时也分割出了很多别的区域。这可能是因为剪裁的区域过大，导致模型将其他区域也识别为目标。因此，询问者可以尝试调整剪裁的区域大小，以获得更好的分割效果。
结论：
综上所述，询问者可以尝试调整相机参数，以获得更好的照片清晰度和对比度；调整剪裁的区域大小，以获得更好的分割效果。同时，询问者也可以尝试使用其他的图像分割模型，以获得更好的分割效果。不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 这篇博客: Matlab系列之三维图形中的 光照处理 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

    在介绍surf的时候，已经出现了该字眼，不过这边用到的是独立的光照函数，即light；

    调用格式：light('PropertyName',propertyvalue,...)%属性使用，自行根据命令获取：doc Light Properties;
%color,position和style三个属性

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^