原标题：图像语义分割 —利用Deeplab v3+训练VOC数据集
前言：
配置：windows10 + Tensorflow1.6.0 + Python3.6.4(笔记本无GPU)
源码：
/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab
权重下载地址：
/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md
1. 运行model_test.py
测试安装环境，如果正常，提示：
Ran 5 tests in 10.758s
2. 运行build_voc_data.py 生成 .tfrecord数据
在VOC数据集中，文件夹JPEGImages存放着原始的[n*m*3] .jpg格式图片，文件夹SegmentationClass中存放Label数据，为[n*m*3]的 .png图片，首先应将这些label数据转换为[n*m*1]的单通道图片。
具体转换方法见：
运行成功后，会提示如下信息：
3. 运行train.py训练模型
运行成功信息如下：
如果在第2步，没有将label数据转换为单通道数据，loss可能会爆炸性增长，也可能报错，提示：Loss is inf or nan.
4. 运行eval.py，输出为MIOU值
运行成功信息如下：
如果在第2步，没有将label数据转换为单通道数据，这里会报错提示：['predictions' out of bound]。
5. 运行vis.py，查看结果
成功运行提示信息如下：
最后，在输出文件夹('./vis_output')中查看模型的预测结果，如下：
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