颜色分类leetcode tf image segmentation:基于Tensorflow和TF Slim库的图像分割框架

颜色分类leetcode TF Image Segmentation：图像分割框架TF Image Segmentation框架的目的是提供一种简化的方法：将一些流行的通用/医疗/其他图像分割数据集转换为易于使用的训练.tfrecords格式，具有统一的界面。不同的数据集，但存储图像和注释的方式相同。具有动态数据增强（缩放、颜色失真）的训练例程，适用于特定模型/数据集对的训练例程。使用常见的准确度度量评估训练模型的准确度：平均IOU、平均像素精度。在特定数据集上以报告的准确性训练的模型文件（使用TF和报告的训练例程训练的模型）。模型定义（如FCN-32）使用来自图像分类模型（如TF-Slim库官方提供的VGG）的权重初始化。框架包含Tensorflow和TF-Slim库中FCN模型（训练和评估）的实现，具有训练例程、报告的准确性、PASCAL VOC 2012数据集的训练模型。要根据您的数据训练这些模型，请按照以下说明进行操作。