FCTSFN

FCTSFN

在作者提供的代码(Github地址)的基础上，实现推理预测。

创建环境以及安装相关Python包

注意：首先得安装好CUDA、cuDNN以及GCC，下载地址

OpenCV + Numpy + Pillow

注：这里是通过OpenCV加载Caffe模型实现推理预测，如果需要使用GPU加速的话，需要自己编译OpenCV，相关的文档见Docs。

修改及编写代码

代码打包下载

下载模型文件

可能需要科学上网 源Github库下提供了的模型的下载地址，我将它们放在了本仓库的Releaes中，提供下载。

net.py

net.py将推理预测的过程封装起来。

test_iter.py

迭代分割：打一个点分割一次。

1. 左键进行前景交互（打点），右键进行背景交互，按住'ctrl'键并点击左键可以去掉上一次交互点。
2. 按下o键("o" or "O"))，选择一张新的照片进行分割。
3. 按下c键("c" or "C"))，对当前图片重新开始进行交互、分割。
4. 按下c键("s" or "S"))，保存交互以及分割结果。

test_voc.py

在PASCAL VOC 2012数据集上做测试，并记录指标，交互由随机采样方法采得。

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