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deeplabv3+街景图片语义分割，无需训练模型，看不懂也没有影响，直接使用，cityscapes数据集_6

news 来源：原创 2025/5/16 13:12:40

目录

    • 1、下载链接
    • 1.1、CSDN链接，==含权重文件直接使用==，建议直接下这个，还不限速。
    • 1.2 Github链接：
    • 2、下载代码，下载预训练好的权重
    • 3、预测代码
    • 4、像素提取，或者说类别提取
    • 5、文档部分内容截图
    • 6、其他数据处理/程序/指导！！！

最近做街景语义分割相关的工作，因为没有gpu训练模型，且训练的模型往往MIOU很低，还不如直接找训练好的模型，所以在github找到了一个模型，具有cityscapes数据集预训练权重，不需要训练模型，不需要看懂模型，一行代码直接出语义分割之后的结果。

语义分割之后，用pyhton统计各个类别所占像素个数，用于后续定量指标的计算。

1、下载链接

1.1、CSDN链接，含权重文件直接使用，建议直接下这个，还不限速。

deeplabv3+代码及权重文件
这个已经包含权重，跳过第二步下载代码，直接第三步预测代码。

1.2 Github链接：

https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch
链接失效，直接github搜索：VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch

2、下载代码，下载预训练好的权重

在这里插入图片描述

选择哪一个都行，随便下载一个，以DeepLabV3Plus-ResNet101为例
没有checkpoints文件夹就自己建一个。
​​​​在这里插入图片描述

3、预测代码

代码在终端运行，修改完之后，直接复制粘贴运行。
在这里插入图片描述

代码运行位置 
单张图片：
python predict.py --input datasets/data/cityscapes/leftImg8bit/train/bremen/bremen_000000_000019_leftImg8bit.png  --dataset cityscapes --model deeplabv3plus_mobilenet --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth --save_val_results_to test_results

文件夹：
python predict.py --input datasets/data/cityscapes/leftImg8bit/train/bremen  --dataset cityscapes --model deeplabv3plus_mobilenet --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth --save_val_results_to test_results

python predict.py 意思是运行predict这个python文件

–input datasets/bremen_000000_000019_leftImg8bit.png 这里是输入文件/输入文件夹，修改为自己的比如：E:\深圳街景\A01街景原图\福田区

–dataset cityscapes 使用的数据集

–model deeplabv3plus_mobilenet 使用的模型，或者deeplabv3plus_resnet101

–ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth 权重文件，需要新建checkpoints文件夹，将权重文件放进去。或者使用best_deeplabv3plus_resnet101_cityscapes_os16.pth.tar这个权重文件

注：–model要与–ckpt权重文件保持一致，mobilenet就都mobilenet，resnet101就都resnet101。

–save_val_results_to test_results 输出文件夹，指定路径即可，不存在会按照指定的路径创建

在这里插入图片描述
直接将所有图片进行语义分割，随后将四个图片的像素求平均即可。

建议直接用四个方向的图预测。

如果是全景图的话，建议用ptgui pro拆分成上下前后左右六个方向，保留前后左右四个方向，是否保留上方向，自己考虑。根据我的结果是不建议，全是天空没有意义且模型分错严重。

全景图还是四个方向，见仁见智，论文中都有，只不过更多的是四个方向。

以文件夹为例：
python predict.py --input D:\街景图片  --dataset cityscapes --model deeplabv3plus_resnet101 --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_resnet101_cityscapes_os16.pth.tar --save_val_results_to  D:\语义分割后的图片

如果下载的模型是：
在这里插入图片描述
–model deeplabv3plus_mobilenet

–ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_cityscapes_os16.pth

如果下载的模型是：
在这里插入图片描述
–model deeplabv3plus_resnet101

–ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_resnet101_cityscapes_os16.pth.tar

出现其他运行的错误，包括但不限于 numpy之类的，百度搜索一下就可以解决。
在这里插入图片描述

语义分割后的示例图片

4、像素提取，或者说类别提取

​语义分割之后，统计各类像素数量的代码：

在这里插入图片描述

结果示例图

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
常规提取代码：运行速度比较慢，大概2张/1s（不维护了，也不出了）。

改进提取代码+说明文档：能达到60张/s（取决于cpu），并且文件保存时间几乎为0。文档内容见下图。

需要代码（语义分割结果提取像素的代码，不是模型提升精度的代码）联系邮箱437969428@qq.com，邮箱已设置自动回复！！！随意发送邮件即可获得联系方式。

5、文档部分内容截图

在这里插入图片描述

1

在这里插入图片描述

2

在这里插入图片描述

3

6、其他数据处理/程序/指导！！！

直接看PDF吧，搬过来调格式类似了。
通过网盘分享的文件：v1.1 数据_代码_指导.pdf
链接: https://pan.baidu.com/s/1E93QTFcdl7DQjCYZW1Kj2Q?pwd=GGGX 提取码: GGGX

目录：GIS数据处理/程序/指导，街景百度热力图POI路网建筑物AOI等

  1. 百度热力图指导，买数据提供指导，含详细说明文档。链接0-数据介绍：百度慧眼百度热力图数据处理，可直接用于论文。链接1-原理及应用：百度热力图数据获取，原理，处理及论文应用-CSDN博客 。链接2-Pro操作：百度热力图数据处理流程Arcgis PRO篇，Arcgis,QGIS见链接其他文章-CSDN博客。

  2. 多模型（含全部树模型）分类回归精度结果对比（回复审稿人意见之：为什么选某个模型？比如为什么选XGBoost？）。

    回归模型：线性模型（Linear、Ridge 、Lasso、Huber 、Partial Least Squares），KNN，SVR，树模型（Decision Tree、RF、AdaBoost 、GBDT、XGBoost、LightGBM 、CatBoost ）。可自定义增加。
分类模型：Logistic Regression、Naive Bayes、KNN、SVM、树模型（Decision Tree、RF、AdaBoost 、GBDT、XGBoost、LightGBM 、CatBoost ）可自定义增加。

  3. 树模型-SHAP分析，上一步选模型，这一步用模型进行分析。

  4. GCN用于街道研究，如GCN实现街道功能分类。

  5. 树模型-SHAP分析，上一步选模型，这一步用模型进行分析。

  6. 街景语义分割后像素提取，指标计算代码（绿视率、天空开阔度、界面围合度、视觉熵/景观多样性等），含详细说明文档。deeplabv3+街景图片语义分割，无需训练模型，看不懂也没有影响，直接使用，cityscapes数据集。

  7. 街景主观感知两两对比程序（数据集生成，自定义每张图片出现次数，提示剩余总对比次数，对比程序！最少对比次数，最高的效率。街景主观感知1：街景图片两两对比程序），TrueSkill计算beautiful、safer等维度主观感知评分（原理，代码）均含详细说明文档。街景两两对比程序，Trueskill计算评分代码，训练模型，预测街景。

  8. 街景主观感知训练，预测模型（beautiful, safer等自定义维度），多模型对比（ResNet50，ResNet101，EfficientNet、VGGNet、GoogleNet、DenseNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception、ConvNeXt、Vision Transformer (ViT)、RegNet等），beautiful和safer维度精度均达到0.89。街景两两对比程序，Trueskill计算评分代码，训练模型，预测街景。

  9. 街景图片色彩聚类。

  10. 全国街景数据。

  11. OSM路网简化指导（详细说明文档，双线变单线，fclass选择，拓扑检查，短道路处理）。

  12. POI数据，重分类，各种密度，各种比例，功能混合度/熵/多样性计算。

  13. 建筑物各种指标计算（建筑密度，容积率）。

  14. 坐标系转化代码（bg09，wgs84，Gcj02等各种地理，投影转化）。

  15. 2019-2024年最新全国四级行政区划矢量数据shp 省市县乡镇

  16. 全国村级行政区划shp数据，村级矢量行政区划界线！

  17. MIT Place Pulse 2.0数据集
    18.街景全景图切分六面视图（含数据处理教程，可批量处理）

  18. GIS相关处理，指标计算，街道街区相关，活力相关，街道品质相关。

邮箱：邮箱已设置自动回复！！！随意发送邮件即可获得联系方式。437969428@qq.com

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编程日记 2025/5/12 23:15:21

每日一题——有效括号序列

有效括号序列 题目描述数据范围&#xff1a;复杂度要求&#xff1a; 示例题解代码实现代码解析1. 定义栈和栈操作2. 栈的基本操作3. 主函数 isValid4. 返回值 时间和空间复杂度分析 题目描述 给出一个仅包含字符 (, ), {, }, [, ] 的字符串&#xff0c;判断该字符串是否是一个…...

编程日记 2025/5/12 14:47:33

MQTT 术语表

Broker 有时我们也会直接将服务端称为 Broker&#xff0c;这两个术语可以互换使用。 Clean Start 客户端可以在连接时使用这个字段来指示是期望从已存在的会话中恢复通信&#xff0c;还是创建一个全新的会话。仅限 MQTT v5.0。 Client 使用 MQTT 协议连接到服务端的设备或…...

编程日记 2025/5/15 4:57:39

每天学点小知识之设计模式的艺术-策略模式

行为型模式的名称、定义、学习难度和使用频率如下表所示&#xff1a; 1.如何理解模板方法模式 模板方法模式是结构最简单的行为型设计模式&#xff0c;在其结构中只存在父类与子类之间的继承关系。通过使用模板方法模式&#xff0c;可以将一些复杂流程的实现步骤封装在一系列基…...

编程日记 2025/5/13 12:09:19

ubuntuCUDA安装

系列文章目录 移动硬盘制作Ubuntu系统盘 前言 根据前篇“移动硬盘制作Ubuntu系统盘”安装系统后&#xff0c;还不能够使用显卡。 如果需要使用显卡&#xff0c;还需要进行相关驱动的安装&#xff08;如使用的为Nvidia显卡&#xff0c;就需要安装相关的Nvidia显卡驱动&#xff…...

编程日记 2025/5/15 17:37:58

信息学奥赛一本通 2113：【24CSPJ普及组】小木棍（sticks） | 洛谷 P11229 [CSP-J 2024] 小木棍

【题目链接】 ybt 2113&#xff1a;【24CSPJ普及组】小木棍&#xff08;sticks&#xff09; 洛谷 P11229 [CSP-J 2024] 小木棍 【题目考点】 1. 思维题&#xff0c;找规律 【解题思路】 解法1&#xff1a;找规律 该题为&#xff1a;求n根木棍组成的无前导0的所有可能的数…...

编程日记 2025/5/16 6:47:45