基于MATLAB的深度学习语义分割系统：Pascal VOC数据集实现

资 源 简 介

该项目利用MATLAB平台开发了一套基于深度学习的语义分割系统。通过Pascal VOC数据集训练网络模型，实现了对输入图像的像素级语义分类，能够准确识别并分割图像中的不同语义区域。

详 情 说 明

基于Pascal VOC数据集的深度学习语义分割系统

项目介绍

本项目实现了一个基于深度学习的像素级图像语义分割系统。系统采用卷积神经网络和编码器-解码器架构，通过对输入图像中的每个像素进行分类识别，将图像划分成具有不同语义意义的区域。本项目基于Pascal VOC数据集训练语义分割网络，能够准确识别和分割图像中的20个常见对象类别（包括人、车、动物等），是对Matlab官方文档《使用深度学习的语义分割》的改进版本，具有更好的分割精度和实用性。

功能特性

• 高精度分割: 采用优化的深度学习网络结构，实现像素级语义分割
• 多类别识别: 支持20个常见对象类别的识别与分割（背景+20个Pascal VOC类别）
• 批量处理: 支持单张图像或图像批量输入处理
• 可视化输出: 可生成语义分割掩码和彩色可视化结果
• 标准化输入: 兼容Pascal VOC数据集标准尺寸（500×375像素），同时支持其他尺寸图像的自适应处理

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入图像（JPEG或PNG格式）
2. 运行主程序进行语义分割处理
3. 获取分割结果：包括单通道标签图像和彩色可视化图像

具体步骤

• 单张图像处理：直接指定图像路径即可进行分析
• 批量图像处理：指定包含多张图像的文件夹路径
• 结果保存：分割结果自动保存为图像文件，便于后续分析使用

系统要求

硬件要求

• CPU: Intel i5及以上处理器
• 内存: 8GB及以上
• GPU: 支持CUDA的NVIDIA显卡（推荐，可显著加速处理）
• 硬盘空间: 至少2GB可用空间

软件环境

• MATLAB R2020b及以上版本
• 深度学习工具箱
• 图像处理工具箱
• 计算机视觉工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据加载与预处理、深度学习网络模型的构建与初始化、语义分割推理计算、结果后处理与可视化输出等完整处理流程。该文件整合了数据输入、模型调用、分割计算和结果输出等多个模块，提供了用户交互接口，支持单张图像和批量图像的处理模式，并能自动生成符合Pascal VOC标准的分割结果。