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PyTorch-SemSeg：基于PyTorch的语义分割框架

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Segmentation-Pytorch：基于Pytorch的语义分割网络
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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-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。
     
  • 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。