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BiSeNet已更新为BiSeNetv2。我的BiSeNet实现。

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简介:
我对 BiSeNetV1 和 BiSeNetV2 在 cityscapes val 数据集上的 mIOU 值和帧率进行了评估。具体而言,我记录了与“没有任何SS”共享单车无国界医生 mscf 关联的 fps(fp16/fp32)指标,分别对应于 BiSeNetV1 的 75.44、76.94、77.45 和 78.86,以及 BiSeNetV2 的 74.95、75.58、76.53 和 77.08。此外,在 cocostuff val2017 数据集上,我获得了 BiSeNetV1 的 mIOU 值分别为 31.49、31.42、32.46 和 32.55,而 BiSeNetV2 的 mIOU 值则为 30.49、30.55、31.81 和 31.73。请注意,ss 代表单尺度评价,ssc 代表单尺度作物评价,msf 代表带翻转增强的多尺度评价,mscf 代表带翻转评价的多尺度作物评价。

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客服
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  • BiSeNetBiSeNetV2
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    本项目包含了我对BiSeNet和BiSeNetV2两篇论文的理解与代码实现,致力于城市scape场景下的语义分割任务。 BiSeNetV1 和 BiSeNetV2 在 Cityscapes val 数据集上的 mIOUs 和 fps 如下: - 没有任何SS:bisenetv1 75.44,bisenetv2 74.95 - 共享单车无国界医生mscf:bisenetv1 76.94/77.45/78.86(fp16/fp32),bisenetv2 75.58/76.53/77.08 - fps(fp16/fp32):bisenetv1 68/23,bisenetv2 59/21 在 cocostuff val2017 数据集上的 mIOU 如下: - 没有任何SS:bisenetv1 31.49,bisenetv2 30.49 - 共享单车无国界医生mscf:bisenetv1 31.42/32.46/32.55,bisenetv2 30.55/31.81/31.73 提示:SS 表示单尺度评价,MSCF 表示带翻转增强的多尺度作物评价。
  • BiSeNet源码.zip
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    BiSeNet源码.zip包含了双向发送编码网络(Bidirectional Sparse Encoding Network)的完整代码实现。该文件适用于研究和开发人员,旨在提供高效的城市地区语义分割解决方案。 BiSeNet可以使用自己的数据集进行训练和测试。代码已经根据需要进行了修改。
  • 基于PyTorchBiSeNet
    优质
    《基于PyTorch的BiSeNet》:本文介绍了一种在城市景观图像中实现语义分割任务的方法——BiSeNet。该方法利用PyTorch框架高效实现了精细的城市区域识别,显著提升了模型的速度与准确性,在资源受限环境下表现尤为出色。 BiSeNet 使用基于 PyTorch 0.4.1 和 Python 3.6 的 BiSeNet 数据集下载 CamVid 数据集。预训练模型可以从指定位置下载 best_dice_loss_miou_0.655.pth 并将其放置在 ./checkpoints 文件夹中。运行演示版的 python demo.py 可以查看结果,包括原来的 GT 和预测的火车图像。使用 train.py 脚本进行训练,并通过 TensorBoard 查看实时损失和准确性。训练过程中记录了像素精度、米欧瓦尔等指标。 测试阶段使用 test.py 脚本来评估模型性能,得到的结果如下: - 骑自行车的人:0.61 - 建造车极栅栏:0.80 - 行人:0.86 - 人行道标志符号:0.35 - 天空:0.37 - 树木:0.59 - 路面:0.88 - 班级(未明确给出具体含义): 0.81 - 建筑物:0.28 - 道路标志符号 (重复项,可能为行人) : 0.73 - 天空:(已列出) - 总体MIoU得分:0.655 这次我使用了骰子损失(Dice Loss)来训练模型,并且得到了比交叉熵损失更好的结果。我没有用到很多特定的技巧或复杂的策略。
  • BiSeNet相关组会PPT
    优质
    本PPT聚焦于介绍BiSeNet这一先进的语义分割网络模型,涵盖了其架构设计、创新点及实验结果分析等内容,旨在深入探讨该技术在图像处理领域的应用潜力。 我制作的组会PPT介绍了BiSeNet模型,这是由旷视科技视觉团队在2018年ECCV会议上发表的作品。该模型基于全卷积网络(FCN)的语义分割任务,在此基础上构建了编码器-解码器对称结构,实现了端到端的像素级图像分割功能。
  • 基于PyTorchBiSeNet V2:带有引导双边网络——可直接运行代码算法
    优质
    本项目基于PyTorch实现了具有引导模块和双边网络结构的BiSeNet V2,提供一套可以直接运行的高质量语义分割算法源码。 在准备训练数据的过程中,请将所有相关文件放置于Sample\Build目录下。这里的Build表示了不同的数据类型分类,你可以根据实际需求进行调整。示例中使用的是512*512大小的GF2建筑图像作为训练样本。 对于训练参数设置,所有的配置和运行指令都位于dp0_train.py文件内。主要涉及以下几项关键参数: - num_epochs:定义了模型需要经历的数据集完整遍历次数。 - learning_rate:学习率,影响着权重更新的速度与方式。 - dataset:你需要指定步骤一中构建的特定数据集名称。 - band:表示输入图像中的波段数量(通道数)。 - n_class: 模型输出层的类别数目。 训练模型的具体架构定义在net文件夹内。生成后的模型将以.pt格式保存于Checkpointspath路径下,该位置用于存储和管理训练过程中产生的检查点文件。 对于预测任务而言,则需要填写以下参数: - Checkpointspath:指定预训练模型的位置。 - Dataset:包含待处理图像的数据集目录。 - Outputpath:定义输出结果的存放地址。
  • ClickOnce DIY全自动与升级
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    ClickOnce DIY全自动更新与升级的自我实现是一篇介绍如何利用ClickOnce技术简化软件部署、自动执行应用程序更新和升级过程的技术教程。 ClickOnce DIY全自动更新下载升级的自我实现。
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    本文介绍了如何通过Go-go-selfupdate技术使Golang应用程序具备自我更新的能力,简化软件维护流程。 go-selfupdate 是一个工具或库,可以让 Golang 应用程序实现自我更新的功能。
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    本篇介绍如何为C#应用程序添加自动更新功能,实现软件的自我升级,提高用户体验和维护效率。 里面包含了一份非常实用的说明文档。我现在正在使用它,并且只需配置XML文件就可以实现自动更新功能。
  • 5G中级题库进行大量
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    本题库为华为5G中级认证备考资源,近期已完成大规模内容更新,涵盖最新技术标准与实践案例,助力考生高效备考。 以下关于PRACH信道频域位置的描述,哪一项是正确的?在下行MCS调整过程中,基站依据哪种测量量进行调整?当用户下行传输数据的HARQ反馈状态为NACK或DTX时,则表示该次数据调度失败,调度器需要重新安排数据重传。采用EPF算法时,影响优先级的因素有哪些?UE接入LTE网络后,LTE小区会向UE发送哪种信息以测量NR小区信号?NSA组网中,要使CPE 1.0达到下行1000Mbps峰值速率,以下哪项为NR小区的最低下行速率要求?在5G RAN2.1版本中,ChMeas.MCS.DuCell主要用来监测哪些指标?PUSCH功率算法中的路损是通过哪个信道测量计算得出的?NR PBCH物理层携带额外8bit编码的信息,这些信息包括什么内容?NR测量控制信息由eNodeB通过哪条消息下发给UE?
  • OrangeFox 下载(旧): 地址 https://orangefox.download- 开源
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    OrangeFox Recovery Project 是一个开源项目,提供针对安卓设备的恢复工具。该项目最新地址现已更新至https://orangefox.download/,用户可以在此获取最新的安装包及固件支持。 下载已移至 https://orangefox.download。