手把手教你预训练cityscapes的keras模型，语义分割！！！

本人初次使用cityscape数据集，也看了许多博客如何使用，大体分为预处理数据和处理数据这两部分。

首先是预处理部分，因为cityscapes训练集和一般的图片标签数据集不太相同，图片分类的更细，分为很多个城市的街道图片，从官网上下载的标签文件里包含了四个文件，其中有instanceid和labelid是用于实例分割和语义分割的，对！看博客介绍还要进行映射啥的，且我下载的图片里含有labelTrainid的txt文件，所以我选择了使用cityscapes的script工具箱将.json(其实这个文件得用labelme一种标注工具打开，保存的是每个像素的类别和位置信息)，工具箱里的 createTrainIdLabelimg.py工具可以将json文件统一变成label文件，也即是变成了下图中的labelTrainIds，这个文件一共对应了原图一共2975个！！！

在预处理时遇到了import问题 一并和大家讲了 因为要导入的文件在上上级的文件里，所以需要将搜索路径改为上上级，代码为sys.path.append(上上级的绝对路径) 

这个难关过了其实就改改里面存放标签文件的路径就可以了

这个预处理过程就处理完了。 

欢迎大家留言讨论哈，不吝赐教！