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Segmentation-Pytorch: 语义分割在PyTorch中的实现。网络包括...

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简介：
项目更新日志2020年12月10日：已进行项目结构的调整，此前已移除原有代码。调整工作完成后，将重新上传更新后的代码。2021年4月9日：完成了代码的重新上传，并包含了“V1 commit”版本。2021年4月22日：持续更新了torch distributed training功能。 1. 效果演示（Cityscapes数据集）：采用DDRNet模型，使用包含1525张测试图像的数据集，其官方评估指标Miou为78.4069%。各类结果如下：一类结果、二类结果、三类结果。原图与预测图进行了对比展示。 2. 环境配置：通过使用pip安装 -r requirements.txt 命令，搭建实验环境。具体要求如下：Ubuntu 16.04操作系统，Nvidia显卡版本大于等于1，Python版本为3.6.5。详细的依赖安装包信息请参考requirement.txt文件。3. 模型构建：完成了所有模型的搭建工作。

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  • Segmentation-Pytorch：基于Pytorch的语义分割网络
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    Segmentation-Pytorch 是一个使用 PyTorch 开发的开源库，旨在提供多种先进的语义分割模型和工具，支持快速实验与研究。 项目更新日志 2020.12.10：进行了项目的结构调整，并已删除之前的代码。 2021.04.09：“V1 commit”，重新上传了调整后的代码。 2021.04.22：正在进行torch分布式训练的持续更新。 效果展示（cityscapes）： 使用模型 DDRNet 15 在测试集上，官方Miou=78.4069% 平均结果与各类别具体结果如下： - Class results 1 - Class results 2 - Class results 3 原图和预测图对比示例： origingt（原始图像） predict（模型预测） 环境安装：请通过以下命令安装依赖包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 实验环境配置如下： 操作系统: Ubuntu 16.04 显卡要求: Nvidia-Cards >= 1 Python版本: python==3.6.5 更多具体依赖的安装信息详见requirement.txt文件。
     
  • awesome-semantic-segmentation-pytorch: PyTorch上的语义分割模型（含FCN、PSPNet等）
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    awesome-semantic-segmentation-pytorch是一个集合了多种经典和现代语义分割模型的PyTorch库，包括FCN、PSPNet等，为研究者提供便捷高效的实验平台。 该项目旨在为使用PyTorch的语义分割模型提供简洁、易用且可修改的参考实现。 安装依赖项： ``` pip install ninja tqdm conda install pytorch torchvision -c pytorch git clone https://github.com/Tramac/awesome-semantic-segmentation-pytorch.git ```
     
  • PyTorch中Python-PSPNet分割网络的实现
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    本简介介绍如何在PyTorch框架下使用Python语言实现PSPNet（金字塔场景解析网络）的图像语义分割模型，详细描述了模型构建、训练及评估过程。 PSPNet分割网络的PyTorch实现。
     
  • 基于PyTorch的FastSCNN快速语义分割网络的Python实现
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    本项目是使用Python和深度学习框架PyTorch实现的FastSCNN算法，用于高效执行图像的快速语义分割任务。 Fast-SCNN的PyTorch实现：快速语义分割网络。
     
  • 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。
     
  • PyTorch-SemSeg：基于PyTorch的语义分割框架
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    简介：PyTorch-SemSeg是一款专为语义分割任务设计的开源框架，采用流行的深度学习库PyTorch构建，提供丰富的模型、数据集和训练工具。 PyTorch-Semseg 是一个在 PyTorch 中实现语义分割算法的项目。该存储库的目标是镜像流行的语义分段架构。 实施网络包括： - 支持加载不包含 Caffe 依赖性的预训练模型。 - 带有可选批量归一化和预训练模型的选项。 - 模型 A 和 B，其中包括所有 FCN32s、FCN16s 和 FCN8s 流的变体。 - Net 网络，带有可选反卷积和批处理标准化功能。 - 使用多个 ResNet 后端的网络实现。 即将增加的功能： 实现了 DataLoader 功能。 要求： - pytorch >= 0.4.0 - torchvision == 0.2.0 - numpy - tqdm - tensorboard 安装方法： 使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。
     
  • 基于PyTorch的语义分割FCN经典网络代码
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的经典全卷积网络(FCN)用于图像的语义分割任务。代码简洁清晰，适合初学者学习和研究使用。 这段文字描述了一段使用Python编写的语义分割代码，该代码基于Pytorch框架，并且完整无误、可以完美运行。
     
  • 使用PyTorch实现简单FCN全卷积网络进行语义分割
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    本项目采用PyTorch框架实现了一个简单的全卷积网络(FCN)，用于图像的语义分割任务。通过该模型，可以对输入图片中的每个像素进行分类标注，实现高效精准的图像理解与处理。 使用PyTorch实现一个简单的全卷积网络（FCN）结构用于语义分割。
     
  • PyTorch语义分割：基于PyTorch的解决方案
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    本项目提供一系列基于PyTorch实现的高效语义分割算法和模型，旨在为计算机视觉领域研究者与开发者们提供便捷的学习与应用平台。 PyTorch用于语义分割的这个存储库包含了一些用于语义分割的模型以及在PyTorch中实现训练和测试这些模型的方法。 - Vanilla FCN：包括基于VGG、ResNet 和 DenseNet 的FCN32，FCN16，FCN8。 - U-Net - SegNet - PSPNet - GCN - DUC, HDC 需求： PyTorch 0.2.0 及 PyTorch的TensorBoard。 安装：需要其他一些库（在运行代码时如果缺少某些内容，请自行查找并安装）。 准备步骤： 1. 转到models目录，在config.py中设置预训练模型路径。 2. 转到数据集目录，按照相关说明进行操作。 对于使用DeepLab v3的情况，需参照相应指南或文档进一步配置和运行代码。