PyTorch-UNet：U-Net在PyTorch中的实现，用于高质量图像的语义分割 - 源码。

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简介：
UNet：利用PyTorch进行语义分割，在PyTorch环境中针对高分辨率图像，完成了针对Kaggle自定义数据集的实现。该模型是从零开始训练的，并使用了5000张图像（未进行数据增强），在超过10万张测试图像上取得了0.988423的准确率（在511x511的分辨率下）。为了进一步提升这一分数，可以通过增加训练时长、引入数据增强技术、进行微调、结合CRF后处理以及在蒙版边缘增加更多权重等方式来实现。Carvana数据集可从相关链接获取。使用方法：首先，请确保您使用Python 3.6或更高版本，并预训练好模型后将其保存为MODEL.pth。随后，您可以通过命令行界面（CLI）轻松地对图像输出蒙版进行测试。具体操作包括预测单个图像并保存结果：`python predict.py -i image.jpg -o output.jpg`。此外，您也可以预测多幅图像并直接显示它们而不进行保存：`python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >`

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客服

Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码

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简介：Pytorch-UNet是利用PyTorch框架构建的一个高效U-Net模型，专为高质量图像的精细语义分割设计。此项目提供完整的源代码，便于研究与应用开发。在PyTorch中使用UNet进行语义分割的自定义实现针对Kaggle上的高清晰度图像。该模型是从头开始训练的，并且基于5000张无数据增强处理的图像，其测试结果为：在超过10万张测试图片上获得了得分0.988423（735中的511）。可以通过增加更多的训练、应用数据增强技术、微调模型参数、使用CRF后处理以及对蒙版边缘施加更多权重来进一步提高此分数。Carvana的数据集可以获取并用于实验。在预言训练好模型，并将其保存为MODEL.pth之后，您可以通过命令行接口轻松地测试图像上的输出蒙版。预测单个图片的掩码并保存： ``` python predict.py -i image.jpg -o output.jpg ``` 要对多张图进行预测并在屏幕上显示结果而不保存它们，请使用以下命令： ``` python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save ```

Pytorch-UNet：基于PyTorch的U-Net实现，适用于高质量图像的语义分割-源码

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Pytorch-UNet是一款利用PyTorch框架开发的高性能U-Net模型，专为高质量图像提供精准语义分割解决方案。此项目包含详尽源代码，适合研究与应用需求。 UNet使用PyTorch进行语义分割，在Kaggle的自定义实施中针对高清晰度图像进行了优化。该模型是从头开始训练的，并利用了5000张图像（无数据增强），在超过10万张测试图像上获得了0.988423的成绩，即735个预测中有511个正确。可以通过增加更多的培训、使用数据增强技术、微调模型、应用CRF后处理以及在蒙版边缘施加更多权重来进一步提高这一分数。Carvana的数据集可以用来训练和测试该模型。要使用已经训练好的模型进行图像预测，请确保您安装了Python 3.6或更高版本，并且已将预训练的模型保存为MODEL.pth文件。然后，可以通过命令行界面轻松地在单个或多张图片上运行预测并查看结果： - 预测单一图像并将输出蒙版另存为文件：`python predict.py -i image.jpg -o output.jpg` - 对多幅图像进行预测并在屏幕上显示而不保存它们： `python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save`

基于Pytorch的Python UNet实现图像语义分割

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本项目采用PyTorch框架实现了UNet模型，专门用于图像的语义分割任务。通过深度学习技术，能够准确识别并标注图像中的不同区域和对象。使用Pytorch实现图像语义分割的U-Net，并结合密集CRF后处理技术。

改进版U-Net在PyTorch中的语义分割应用 (unet_semantic_segmentation)

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本项目采用改进后的U-Net模型，在PyTorch框架下实现高效的语义分割任务。通过优化网络结构和引入新的损失函数，提高图像分割精度与速度。 **U-Net模型详解** U-Net是一种在图像分割任务中广泛应用的卷积神经网络（CNN）架构，在语义分割领域表现出色。由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox于2015年提出，其设计灵感来源于全卷积网络（FCN），并引入了跳跃连接来解决FCN中细节信息丢失的问题。 **语义分割** 语义分割是计算机视觉中的一个关键任务，目标是在图像的像素级别进行分类。这意味着为每个像素分配类别标签，并确保同一类别的像素形成连续区域。这项技术广泛应用于医疗影像分析、自动驾驶和遥感图像处理等领域。 **U-Net结构** U-Net模型由两个主要部分组成：收缩路径和扩展路径。收缩路径（encoder）通过多个卷积层和最大池化层捕获图像的上下文信息，并逐步减小输入图像尺寸。扩展路径（decoder）则使用上采样和卷积操作逐渐恢复原始图像尺寸，同时结合了收缩路径的信息以保留更多局部细节。 **跳跃连接** U-Net的一个创新点在于其跳跃连接机制，它将收缩路径的输出与扩展路径对应层相连接，从而高效地传递高分辨率特征信息给解码器。这种设计有助于精确界定分割边界，并提高语义分割的质量。 **在InteractiveSegmentation数据集上的应用** InteractiveSegmentation数据集中包含了多种类型的图像，用于训练和测试语义分割模型。利用PyTorch框架可以在此类数据集上训练U-Net模型，实现对图像的精细划分。这一过程包括预处理、定义模型架构、选择损失函数（如交叉熵损失）、配置优化器（例如Adam或SGD）以及执行训练循环。 **Python编程与PyTorch库** 使用Python和PyTorch深度学习框架可以高效地构建并训练U-Net模型。该框架提供了灵活的张量操作和自动求梯度功能，便于实现复杂网络结构。此外，还可以利用torch.utils.data.Dataset和DataLoader进行数据加载及预处理，加速整个训练流程。 **总结** 在unet_semantic_segmentation项目中可以看到作者对原版U-Net模型进行了改进或适应性调整，在InteractiveSegmentation数据集上执行语义分割任务时表现出色。通过使用PyTorch框架可以高效地完成模型的训练、验证及测试，从而优化性能并提高语义分割的准确性。这个案例不仅展示了U-Net的强大功能，还突显了PyTorch作为深度学习工具的有效性。

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。

StyleGAN2-PyTorch：在PyTorch中分析与提升StyleGAN（版本2）图像质量的实现

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简介：本项目基于PyTorch实现并优化了StyleGAN2模型，致力于深入分析其生成机制及提高图像合成的质量。在PyTorch中实现并改进StyleGAN 2的图像质量（注意：我尽量接近官方实施，但可能遗漏了一些细节，请谨慎使用此实现）。我已经测试过以下环境： - PyTorch版本1.3.1 - CUDA版本10.1 或 10.2 用法如下：首先创建lmdb数据集： ``` python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker N_WORKER --size SIZE1，SIZE2，SIZE3，... DATASET_PATH ``` 这会将图像转换为jpeg并预先调整其大小。此实现不使用渐进式增长，但如果您想尝试其他分辨率，请使用带有逗号分隔列表的大小参数来创建多个分辨率数据集。然后您可以在分布式设置中训练模型： ``` python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=N_PROCESSORS main.py ```

图像分割：利用PyTorch实现

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本项目使用PyTorch框架进行深度学习模型开发，专注于图像分割任务，旨在探索和优化卷积神经网络在细粒度图像分析中的应用。细分数据集确保使用--recurse-submodules签出命令来获取代码库及其子模块。其中有一个名为tools的子模块用于存放常用脚本。此数据集中包含图像文件夹与遮罩（mask）文件夹，配置文件中定义了像素值对应的类别信息。可以使用导入脚本来从import 文件夹中的COCO和Pascal VOC数据集加载类别的图片进行训练。查看训练或测试集以及蒙版注释： ``` python -m dataset.view --input pathtodataset --train (or --test) ``` 这有助于检查图像的预处理情况。查看遮罩文件: ``` python view_labels.py somefile.jpg.mask ``` 训练模型时，请使用以下命令： ``` python main.py --lr 0.1 --batch_size 4 --input pathtodataset --model unet ```

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-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。