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awesome-semantic-segmentation-pytorch: PyTorch上的语义分割模型（含FCN、PSPNet等）

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简介：
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 ```

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  • 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 ```
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • PyTorch-3DUNet：基于PyTorch的体积语义分割3D U-Net模型
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    PyTorch-3DUNet是一款采用PyTorch框架实现的开源3D U-Net模型，专为体积数据的语义分割设计。该工具在医学影像分析等领域表现卓越。 PyTorch-3dunet 是一个基于 PyTorch 实现的 3D U-Net 及其变体的项目，其中包括标准 3D U-Net 和残差 3D U-Net 的实现，这些都源自 Özgün Çiçek 等人的研究。该项目支持对模型进行语义分割（包括二进制和多类）及回归问题（例如降噪、学习解卷积等）的训练。 此外，它还允许训练标准2D U-Net。当使用该代码时，请确保在H5数据集中保留单例z维 (1, Y, X)，而不是直接用(Y, X)表示，因为所有的数据加载和增强操作都需要三维张量。 要运行该项目，你需要以下先决条件：Linux 操作系统、NVIDIA GPU 和 CUDA。CuDNN 也是必需的。虽然有报告称该软件包在 Windows 上可以使用，但官方尚未对其进行测试。 特别需要注意的是，在使用 CrossEntropyLoss 进行训练时，请将配置文件中的标签类型从 long 更改为 int64 ，否则可能会遇到错误。
     
  • 基于PyTorch的图像分割及语义分割项目教程：涵盖Unet、Deeplab3、FCN和ResNet模型
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    本教程深入讲解使用PyTorch进行图像与语义分割的技术，详细介绍并实现包括Unet、Deeplabv3、FCN以及基于ResNet的多种网络模型。适合希望掌握深度学习在图像处理领域应用的研究者及开发者。 本项目基于PyTorch框架提供了一套完整的图像分割解决方案，涵盖UNet、Deeplab3、FCN以及Resnet网络模型的实战教程。用户可以直接下载数据集并运行训练代码与预测代码，无需额外配置即可快速上手使用这些先进的语义分割技术。整个项目结构清晰、易于理解且实用性强，非常适合希望深入学习图像分割领域的开发者和研究人员。
     
  • 基于PyTorch的UNet语义分割模型及代码
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    本项目采用PyTorch框架实现经典UNet语义分割模型，并提供详细的代码和文档。适用于医学图像处理等领域研究与应用开发。 模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU达到了0.83左右。为了训练自己的数据集，建议将输入的训练图像切分为384x384的小图片后再进行模型训练。推荐使用标准UNet架构，并按照以下方式来训练你自己的模型： 首先，在`train.py`文件中修改数据集地址为你自己的文件夹路径。 然后可以采用如下命令行参数进行训练： ``` python train.py --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp ``` 其中，`--amp`表示使用半精度训练模式。而`--scale`参数用于在图片已经裁剪为384x384大小的情况下不需要再进行缩放处理。
     
  • 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。
     
  • 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。