Semantic Segmentation Using FCN-AlexNet

How to create, train and evaluate FCN-AlexNet for semantic segmentation

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This demo shows how to create, train and evaluate AlexNet based Fully Convolutional Network for semantic segmentation. MATLAB and Computer Vision System Toolbox provides fcnLayers function to create FCN, but this is VGG-16 based FCN. If you would like to use lower the computational cost of network, FCN-AlexNet might be one of the options.
AlexNetをベースとしたFCNによるSemantic Segmentationのデモです。AlexNetベースのFCNを定義し、学習、ネットワークを評価するところまでをご紹介します。Computer Vision System ToolboxではfcnLayersと呼ばれる関数が提供されており、容易にFCNを定義することができますが、こちらはVGG-16をベースとしたネットワークになっています。 計算コストの関係でもう少しコンパクトなネットワークを試したい場合や、性能比較の基準としてVGG-16以外のネットワークをベースとしたFCNを試したい場合にお試しください。
[Keyward]
画像処理・セグメンテーション・ディープラーニング・DeepLearning・デモ・IPCVデモ・ニューラルネットワーク

引用

Kei Otsuka (2026). Semantic Segmentation Using FCN-AlexNet (https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/65851-semantic-segmentation-using-fcn-alexnet), MATLAB Central File Exchange. に取得済み.

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一般的な情報

MATLAB リリースの互換性

  • すべてのリリースと互換性あり

プラットフォームの互換性

  • Windows
  • macOS
  • Linux
バージョン 公開済み リリース ノート Action
1.0.0.1

Fixed compatibility issue

1.0.0.0

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