我要评论语义分割(semantic segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用unet网络做图像语义分割的方法，教程很详细，学者耐心学习。
目录
一、 源码包下载
配套教程的源码包，获取方法文章末扫码到公众号「视觉研坊」中回复关键字：语义分割unet。获取下载链接。当然官网也给了源码包，官网下载链接为：官网。学者也可以下载官网提供的，建议学者直接下载我提供的学习，我已经补了一些坑，添加过一些实用代码。下载好我提供的源码包，解压后的样纸见下：
二、安装训练必要的库文件
python的版本选用3.7或者3.8都可以。
三、 准备数据集
3.1 打标签
数据集的准备，看学者自己个人想要识别什么物体，自行准备即可。我提供的源码包中有我自己喷血已经打好标签的数据集，打标签需要用到的工具叫作labelme，关于labelme工具的具体使用教程，学者看我的另外一篇博客，链接为：labelme使用教程
准备好的数据集先存放到工程文件夹下的datasets文件下，具体的文件存放位置关系见下：
3.2 复制数据集和标签文件到vocdevkit文件中
通过上面步骤制作好标签文件后，将数据集和标签文件从datasets文件中复制一份到vocdevkit文件中，具体见下：
3.3 提取训练集和验证集图片名称
代码中需要修改到的地方见下：
学者只要运行源码包中的voc_annotion.py文件后，就可以在 ./vocdevkit/voc2007/imagesets/segmentation目录下自动生成train.txt和val.txt文件，具体见下：
四、训练
4.1 训练参数的修改
下面有很多的参数可以修改，学者根据自己的训练情况进行修改即可，训练修改的参数都在train.py文件中，具体见下：
4.2 开始训练
上面的参数修改好后，直接运行train.py文件就开始训练了，见下：
五、模型测试
5.1 保存模型权重文件
上面的训练好后，模型都会被保存到工程文件夹根目录中的logs文件中，见下：
5.2 修改模型测试参数
测试模型时，需要修改到的地方见下：
学者在测试的时候，有三种模式可以选择，（1）测试图片；（2）测试电脑硬盘中的视频；（3）调用电脑自带摄像头测试。三种模式的选择，学者修改下面代码即可，见下：
5.3 模型推理测试
上面的模型测试参数修改好后，直接运行predict.py即可开始预测：
5.3.1 单帧图片测试
5.3.2 电脑硬盘中视频测试
5.3.3 调用电脑自带摄像头测试
六、总结
以上就是使用unet做图像语义分割，自己打标签训练的详细教程，参数调整部分，学者根据需求自行调整，很多参数保持默认即可，参数name_classes的数量和类名一定要根据自己数据集修改。希望我总结的教程帮你快速上手使用。
总结不易，多多支持，谢谢！
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