我想运行 [FCN 代码][1] 进行语义分割。但是，我是 Caffe 的初学者，我不知道应该从什么时候开始运行代码。
跑步有分步指导吗？
【问题讨论】：
solve.py 脚本，就是这样。
由于我无法在此处获得太多帮助，因此我将步骤发布在此处。对于那些没有经验的人（比如我）可能会有所帮助。我花了很长时间才弄清楚如何运行它并获得结果。应该可以运行成功，但是和我的情况类似，结果是空白图片很久，终于知道应该怎么设置了。
我可以在我的数据上成功执行FCN8s，我执行了以下步骤：
将数据分为两组（训练、验证）以及训练和验证中对应图像的标签（共 4 个文件夹：train_img_lmdb、train_label_lmdb、val_img_lmdb 和 val_label_lmdb）
将您的数据（每个数据单独）转换为 LMDB 格式（如果不是 RGB，使用 cv2 函数转换），您将拥有 4 个 lmdb 文件夹，包括 data.mdb 和 lock.mdb。示例代码是available here。
从作者提供的url 下载.caffemodel，
将路径更改为train_val.ptototxt文件中的lmdb文件路径，您应该有4个数据层，source是train_img_lmdb、train_label_lmdb、val_img_lmdb和val_label_lmdb的路径，类似于this link
在this line之后添加convolution层（这里，我有五个类，然后根据地面实况图像中的类数更改num_output）：
层{ 名称：“score_5classes” 类型：“卷积” 底部：“分数” 顶部：“score_5classes” 卷积参数 { 数字输出：5 垫：0 内核大小：1 } }
改变损失层如下（根据你在底层的名字）：
层{ 名称：《损失》 类型：“SoftmaxWithLoss” 底部：“score_5classes” 底部：“标签” 顶部：“损失” 损失参数{ 标准化：真 } }
在您拥有 pycaffe 并安装 caffe 环境中运行模型以开始训练。
caffe train -solver=/path/to/solver.prototxt -weights /path/to/pre-trained/model/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel 2>&1 | tee /path/to/save/training/log/file/fcn8_exp1.log
希望对您有所帮助。感谢@Shai 的帮助
【讨论】：