基于深度学习的语义分割初探FCN以及pytorch代码实现FCN论文论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN是基于深度学习方法的第一篇关于语义分割的开山之作，虽然这篇文章的分割结果现在看起来并不是目前最好的，但其意义还是非常重要的。其中跳跃链接、end-to-end、迁移学习、反卷积实现上采样也是FCN论文中的核心思想。FCN论文整体结构应用无人车、地理信息系

学习率学习率（Learning Rate）作为网络中重要的一个超参数，其设置的好坏决定了目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。在Deeplab中提出的Poly学习率策略。# 创建学习率更新策略，这里是每个step更新一次学习率，以及使用warmupdef create_lr_scheduler(optimizer,num_step: int,epochs: int,

学习率学习率（Learning Rate）作为网络中重要的一个超参数，其设置的好坏决定了目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。在Deeplab中提出的Poly学习率策略。# 创建学习率更新策略，这里是每个step更新一次学习率，以及使用warmupdef create_lr_scheduler(optimizer,num_step: int,epochs: int,

基于深度学习的语义分割初探FCN以及pytorch代码实现FCN论文论文地址：https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN是基于深度学习方法的第一篇关于语义分割的开山之作，虽然这篇文章的分割结果现在看起来并不是目前最好的，但其意义还是非常重要的。其中跳跃链接、end-to-end、迁移学习、反卷积实现上采样也是FCN论文中的核心思想。FCN论文整体结构应用无人车、地理信息系

训练其余均为通用的训练流程，Faster RCNN源码上的train、predict均可使用。import osimport datetimeimport torchimport transformsfrom FastRCNN_model import FasterRCNN, FastRCNNPredictorfrom ResNet50_FPN import ResNet50_FPN_backbo