1. 下载源码，caffe，vgg16，ZF,voc2012数据集
2.caffe编译，打开opencv，改matlab地址,INCLUDE_DIRS,LIBRARY_DIRS,打开WITH_PYTHON_LAYER.
3.下载voc-fcn32s,voc-fcn16s以及voc-fcn8s的caffemodel（根据提供好的caffemodel-url)，指测试。略微修改infer.py,就可以测试我们自己的图片
4 .import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import caffe
im=Image.open('data/pascal/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages/2007_000129.jpg')
in_=np.array(im,dtype=np.float32)
in_=in_[:,:,::-1]
in_-=np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
in_=in_.transpose((2,0,1))
net=caffe.Net('voc-fcn8s/deploy.prototxt','voc-fcn8s/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel',caffe.TEST）
net.blobs['data'].reshape(1,*in_.shape)
net.blobs['data'].data[...]=in_
net.forward()out=net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0)
接下来，只需要修改script中的图片路径和model的路径，就可以测试自己的图片了
python ./fcn/infer.py
果想train自己的model,只需要修改一些文件路径设置即可。
