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。