基于PyTorch和DeepLabV3的地平线数据集语义分割实现（含源码、标注数据及文档）.rar

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本资源提供了一个基于PyTorch和DeepLabV3框架的地平线数据集语义分割项目，包含完整源代码、标注数据及详细文档，适合深度学习研究与应用。该资源内容包括参数化编程的特点，代码中的参数易于更改，并且编写思路清晰、注释详尽。适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计和毕业设计。作者是一位资深算法工程师，在某大厂工作十年，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等语言的YOLO算法仿真研究。擅长领域包括但不限于：计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法应用、神经网络预测技术、信号处理方法论、元胞自动机设计实现、图像处理流程构建以及智能控制策略制定，此外还有路径规划和无人机相关任务执行。该作者乐意于分享经验并促进同行间的学术交流。

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基于PyTorch和DeepLabV3的地平线数据集语义分割实现（含源码、标注数据及文档）.rar

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本资源提供了一个基于PyTorch和DeepLabV3框架的地平线数据集语义分割项目，包含完整源代码、标注数据及详细文档，适合深度学习研究与应用。该资源内容包括参数化编程的特点，代码中的参数易于更改，并且编写思路清晰、注释详尽。适用于计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计和毕业设计。作者是一位资深算法工程师，在某大厂工作十年，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等语言的YOLO算法仿真研究。擅长领域包括但不限于：计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法应用、神经网络预测技术、信号处理方法论、元胞自动机设计实现、图像处理流程构建以及智能控制策略制定，此外还有路径规划和无人机相关任务执行。该作者乐意于分享经验并促进同行间的学术交流。

基于Pytorch和Jupyter的DeeplabV3语义分割项目代码

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本项目利用Pytorch框架与Jupyter Notebook开发环境，实现DeepLabV3模型在图像语义分割任务中的应用，提供详尽代码及文档。本资源基于Pytorch深度学习框架及Jupyter编程平台，提供了一个二分类语义分割项目的完整代码。项目包括复现的Deeplabv3语义分割模型以及微调设计的Resnet模型，并实现了warmup+余弦退火学习率调整算法、自定义数据读取方法、混淆矩阵生成和多种评价指标计算等功能。

Yolov8自定义数据集训练（含源码、文档、数据及标注yaml文件）.rar

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本资源包提供YOLOv8深度学习模型在自定义数据集上的训练方案，包含详尽代码、官方文档、训练数据集及标注YAML配置文件。适合进行目标检测项目的开发者使用。资源内容包括yolov8训练自定义数据集的完整源码、详细文档、数据及已标注yaml文件。代码特点： - 参数化编程：便于调整参数。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。适用对象：计算机科学与技术、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计或毕业项目中使用。作者是一位资深算法工程师，在某大厂工作十年，精通Matlab、Python、C/C++及Java编程语言。具有丰富的YOLO目标检测模型仿真经验，并擅长于计算机视觉领域内的多种智能优化算法开发与应用，包括但不限于神经网络预测技术、信号处理方法以及图像处理等。欢迎有兴趣的朋友交流学习相关领域的知识和技术。

PyTorch-Segmentation：基于PyTorch的语义分割模型、数据集及损失函数

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简介：PyTorch-Segmentation是一款基于PyTorch框架开发的开源库，专注于提供丰富的语义分割模型、常用数据集以及多种损失函数，助力研究者快速进行高效实验。 PyTorch中的语义分割此仓库包含了不同数据集的各种语义分割模型的实现。在运行脚本之前，请先安装PyTorch、Torchvision以及用于图像预处理的PIL和OpenCV，同时还需要tqdm来显示训练进度。支持使用PyTorch v1.1（与新的TensorBoard兼容），但也可以用更早版本，此时需使用tensoboardX代替TensorBoard。安装依赖项可以通过运行 `pip install -r requirements.txt` 或者对于本地安装使用 `pip install --user -r requirements.txt`。主要特点包括： - 清晰易懂的结构 - 使用JSON配置文件进行参数调整 - 支持多种模型、损失函数、学习率调度器、数据增强和数据集仓库中包含例如Deeplab V3+等具有Atrous可分离卷积的编解码模型。

基于DeepLabv3+的图像语义分割实践：定制化数据集训练

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本项目采用深度学习框架下的DeepLabv3+模型，专注于利用自定义的数据集进行图像语义分割的研究与应用开发，旨在提升特定场景下的物体识别精度。 DeepLabv3+是一种基于深度学习的先进图像语义分割方法，能够实现对物体进行像素级划分。本课程将指导学员使用Labelme工具创建数据集，并利用DeepLabv3+训练自有的数据集以开发个性化的图像语义分割应用。该课程涵盖两个实践项目： 1. CamVid语义分割：基于CamVid数据集的语义分割任务。 2. RoadScene语义分割：针对汽车行驶场景中的路坑、车辆及车道线，进行物体标注和语义分割。本教程采用TensorFlow版本的DeepLabv3+在Ubuntu系统上展示项目操作。具体步骤包括安装deeplab、数据集标注与格式转换、修改程序文件以适应个人需求、训练自有的数据集，并对生成模型进行测试及性能评估。课程提供实践所需的数据集和Python代码供学习参考。下图展示了使用DeepLabv3+在RoadScene项目中，基于学员提供的数据集完成图像语义分割后的效果。

Python中基于Cityscapes数据集的DeepLabV3 PyTorch实现

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本项目采用PyTorch框架实现了深度学习模型DeepLabV3在Cityscapes数据集上的语义分割任务，致力于城市景观图像中的像素级分类研究。在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现。

Python中基于Cityscapes数据集的DeepLabV3 PyTorch实现

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本项目采用PyTorch框架实现了深度学习模型DeepLabV3在Cityscapes数据集上的语义分割任务，适用于城市场景图像分析。在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现。

斑马线语义分割数据集.rar

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斑马线语义分割数据集包含丰富的道路图像资源，特别聚焦于斑马线区域的详细信息提取与标注，适用于训练和评估计算机视觉中的语义分割算法模型。用于运行语义分割网络的简单数据集包含191张图片。此外还有一个数据增强文件夹，经过增强后共有764张图片，可供语义分割网络训练使用。

PyTorch_Segmentation: 基于PyTorch的语义分割模型、数据集及损失函数

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简介：PyTorch_Segmentation是一款基于PyTorch框架开发的语义分割工具包，提供多种预训练模型、常用数据集和先进的损失函数，助力研究人员高效进行图像分割任务。此仓库包含一个使用PyTorch实现的不同数据集上的多种语义分割模型。在运行脚本之前，请确保安装了PyTorch、Torchvision以及用于数据预处理的PIL（Python Imaging Library）和OpenCV，还有用于显示训练进度的tqdm库。项目支持PyTorch v1.1及以上版本，并使用新的受支持的TensorBoard；可以使用更早期的版本，但需用tensoboardX代替Tensorboard。安装依赖项的方法为： ``` pip install -r requirements.txt ``` 或进行本地安装: ``` pip install --user -r requirements.txt ``` 主要特点包括：清晰易懂的结构和简洁的设计。