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DeepLab源码合集 V1-V3+

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简介：
《DeepLab源码合集V1-V3+》是一部全面收录并解析了从DeepLab版本1至最新的3+版所有核心代码的专著。本书深入浅出地介绍了每个版本的技术革新和应用场景，是计算机视觉领域研究者与开发者的必备参考书。 deeplab源码集合包括v1、v2、v3及v3+版本。

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  • DeepLab源码合集 V1-V3+
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    《DeepLab源码合集V1-V3+》是一部全面收录并解析了从DeepLab版本1至最新的3+版所有核心代码的专著。本书深入浅出地介绍了每个版本的技术革新和应用场景，是计算机视觉领域研究者与开发者的必备参考书。 deeplab源码集合包括v1、v2、v3及v3+版本。
     
  • PyTorch中的DeepLab-v3+ (deeplab-v3-plus)
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    简介：DeepLab-v3+是基于PyTorch实现的一种先进的语义分割模型，它通过改进的编码器-解码器架构和有效的上采样技术，在多个基准数据集上取得了优异的表现。 **PyTorch中的DeepLab-v3+** DeepLab-v3+是深度学习领域用于语义分割的一个先进模型，在图像分析和计算机视觉任务中表现出色。该模型由谷歌AI团队开发，旨在提高图像区域分割的精度与效率。DeepLab系列（包括v1、v2和v3+）在处理图像边缘及细节时取得了显著进步。 **DeepLab-v3+的主要特点：** 1. **空洞卷积（Atrous Convolution）**: 空洞卷积是该模型的核心特性之一，通过增加滤波器间隔来扩大感受野，并保持计算量不变。这使得模型能够捕捉不同尺度的信息，对于处理图像中的物体和结构非常有用。 2. **Encoder-Decoder架构**：DeepLab-v3+采用编码器-解码器结构，其中编码器负责提取特征，而解码器将这些特征映射回原始图像尺寸以进行高精度的像素级分类。 3. **Context Module**: DeepLab-v3+引入了上下文模块，这可以是空洞卷积或全局平均池化。其目的是捕获更广阔的上下文信息，帮助模型理解图像的整体结构。 4. **ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）**：这是一种多尺度特征融合策略，通过不同孔径的空洞卷积层对特征图进行池化，在多个尺度上提取特征以增强模型识别不同大小目标的能力。 5. **PyTorch实现**: 本项目使用PyTorch框架实现了DeepLab-v3+。由于其灵活性和易于调试的特点，PyTorch为深度学习模型的开发提供了便利条件。 **Jupyter Notebook的应用：** 1. **代码开发与测试**：编写并运行DeepLab-v3+的模型定义及训练过程。 2. **可视化**: 展示损失曲线、验证准确率等关键指标以帮助理解和调整模型。 3. **文档编写**: 结合文本和代码解释工作原理和实现细节。 4. **结果展示**: 输出预测结果，并与实际图像进行对比，直观地展示模型性能。 **项目文件结构：** 1. **模型代码**（model.py）: 实现DeepLab-v3+的PyTorch代码。 2. **训练脚本**（train.py）: 包含数据加载、超参数设置和优化器配置等用于训练模型的Python脚本。 3. **评估脚本**（evaluate.py）: 用于验证模型性能，可能包括计算评估指标及结果可视化功能。 4. **数据集准备**: 可能包含预处理脚本与样本数据以供训练和测试使用。 5. **配置文件**（config.py）: 存储模型和训练的配置参数。 6. **Jupyter Notebooks**: 详细展示了模型构建、训练过程及结果分析。 通过深入理解和实践这个项目，你不仅可以掌握DeepLab-v3+的实现方法，还能进一步提升在PyTorch框架下的模型开发能力和语义分割技术水平。
     
  • DeepLab V1, V2, V3语义分割网络论文原文
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    本文档包含了DeepLab系列（V1、V2、V3）语义分割网络的原始研究内容，深入探讨了图像中像素级别的分类方法与技术进展。 DeepLab系列论文（包括V1, V2, 和 V3版本）于2016年6月2日提交至Arxiv，该系列工作提出了语义分割网络，并引入了空洞卷积、金字塔型的空洞池化(ASPP)以及全连接条件随机场。其中，空洞卷积在不增加参数数量的情况下扩大了感受野范围。通过采用不同采样率的多个并行空洞卷积层（即多尺度处理），或是在图像金字塔中使用原始图像的不同缩放版本传递至CNN网络分支的方式，可以改进分割网络。 此外，在结构化预测方面，全连接条件随机场被用来实现这一目标，并且需要将条件随机场的训练和微调作为后期处理步骤单独执行。后续的DeepLab V2和V3都是在基于V1的基础之上进行了一系列优化与提升。
     
  • 高性能的PyTorch实现：Deeplab-v3plus（DeepLab v3+）
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    简介：Deeplab-v3plus是基于PyTorch框架开发的一种高性能深度学习模型，专为图像语义分割设计，结合了Xception网络与空洞卷积技术。 DeepLab V3 Plus的高性能Pytorch实现介绍 此存储库提供了在PASCAL VOC数据集上进行语义图像分割的PyTorch版本实现。该实现达到了79.19%的mIuU，超过了原论文中的78.85%的结果。 运行脚本前，请确保安装了Python 3.6和Pytorch 0.4.1，并通过pip install -r requirements.txt来安装所需的python软件包（假设已经安装了pytorch）。 该存储库使用增强的PASCAL VOC 2012数据集进行训练和验证，其中包含用于训练的10582张图像和用于验证的1449张图像。下载并解压后，在开始训练前需要克隆此仓库：git clone。
     
  • TensorFlow中的DeepLabv3+ (Deeplab-v3-plus)
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    DeepLabv3+是TensorFlow上实现的一种先进的语义分割模型，能够高效准确地对图像进行像素级分类，在物体边界和细小结构识别方面表现出色。 TensorFlow中的DeepLab-v3-plus语义分割此回购尝试在TensorFlow中重现以在不同平台上进行语义图像分割。该实现主要基于之前的版本，最初是为和开发的。建立要求：张量流>=1.6、麻木matplotlib、枕头OpenCV Python。您可以通过运行pip install -r requirements.txt来安装依赖项。 数据集准备： 该项目使用特定的数据集在训练和评估过程中进行操作。从原始图像文件创建TFRecord非常简单，这里将介绍如何为Cityscapes等数据集创建它们的过程。注意：项目包括一个脚本用于为Cityscapes和Pascal VOC创建TFRecords，但不支持其他数据集的自动转换。
     
  • 基于 Deeplab-v3 的语义图像分割 TensorFlow 源代码
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    本项目提供了一个使用TensorFlow实现基于Deeplab-v3算法进行语义图像分割的源代码库。通过该工具可以高效地对图片中不同对象区域进行自动识别与标注，适用于各类图像处理及计算机视觉应用场景。 语义图像分割模型deeplab-v3的tensorflow源代码欢迎下载。
     
  • MobileNet V1-V3系列
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    MobileNet V1-V3系列是一系列由Google开发的轻量级卷积神经网络模型，旨在提供高效的计算资源利用和快速的推断速度，广泛应用于移动设备和嵌入式视觉应用。 MobileNet网络是由Google团队在2017年提出的，专注于移动端或嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统的卷积神经网络，在准确率略有下降的情况下大大减少了模型参数与运算量（相比于VGG16的准确率降低了0.9%，但其模型参数仅为VGG16的1/32）。MobileNet v2则是在CVPR 2018年提出的，相较于MobileNet v1在提高准确率的同时进一步减小了模型体积。而MobileNet v3发布于ECCV 2019年，在v3版本中结合了v1版的深度可分离卷积、v2版的Inverted Residuals和Linear Bottleneck，并新增了SE模块，同时利用NAS（神经结构搜索）技术来优化网络配置与参数。
     
  • Yolo系列论文与源码合集（v1-v7）
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    《Yolo系列论文与源码合集（v1-v7）》全面收录了从版本1到7的所有YOLO目标检测模型的相关文献和代码，为研究者提供了一个系统学习和发展这一领域技术的宝贵资源。 Yolo系列论文和源码包括从v1到v7的所有版本的全部源代码和相关研究文章。
     
  • PyTorch-DeepLab-Xception：支持多种骨干网络的PyTorch DeepLab v3+模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的DeepLab v3+实现，兼容Xception及其它多种骨干网络，适用于各类图像语义分割任务。 pytorch-deeplab-xception 在2018年12月6日进行了更新，提供了在VOC和SBD数据集上训练的模型。在此之前，在2018年11月24日发布了一个新版本代码，该版本解决了先前存在的问题，并增加了对新主干网和支持多GPU训练的支持。对于旧版代码，请查看相关分支。 此项目支持多种骨干网络架构、VOC、SBD、城市景观和COCO数据集以及多GPU训练功能。它还提供了一些预训练模型，包括ResNet 16/16（78.43%）移动网16/16（70.81%）、DRN 16/16（78.87%）。这是基于PyTorch (0.4.1) 的实现版本。该模型使用修改后的对齐Xception和ResNet作为主干网络，目前支持在Pascal VOC 2012、SBD以及Cityscapes数据集上训练DeepLab V3 Plus。
     
  • STLINK v1, v2, v3 驱动
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    本驱动包包含STLink V1、V2和V3调试器所需的软件工具，支持编程和调试STM8和STM32微控制器。 官网要求进行邮箱验证，如果不想提供邮箱的话可以考虑其他选项。一些人对那些需要留邮箱才能使用开放资源的行为表示不满。官网链接上的特定工具页面有相关详情。对于不愿意分享个人邮箱的用户来说，可以选择替代方案来避免这种验证需求。