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Panoptic-DeepLab是PyTorch重新实现的CVPR 2020论文“Panoptic-DeepLab”。

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简介：
Panoptic-DeepLab（发表于CVPR 2020）Panoptic-DeepLab是一种领先的自下而上的全景分割技术，其核心目标是为输入图像中的每一个像素分配语义信息，例如识别图像中人物、动物（如狗、猫等）的类别，并同时赋予每个像素实例一个唯一的标识符，如ID 1、2、3等。我们在此基于Detectron2框架实现了该论文的PyTorch版本。此外，当前仓库还提供了使用DeepLabV3和DeepLabV3+进行细分模型的支持。值得注意的是，在2021年1月25日，我们在COCO数据集实验的旧配置文件中发现并修正了一个错误，需要将MAX_SIZE_TRAIN参数从640调整为960。同时，我们已将COCO数据集的实验结果（达到35.5 PQ的性能指标）也进行了复制。此外，[2020年12月17日]我们增加了对COCO数据集的支持；[2020年12月11日]，该版本还扩展了对DepthwiseSeparableConv2d的支持，应用于Panoptic-DeepLab的Detectron2实现中。

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  • Panoptic-DeepLab：基于PyTorch的CVPR 2020论文重现
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    《Panoptic-DeepLab》是CVPR 2020的一篇重要论文，该代码库提供了基于PyTorch框架下的模型实现，用于全景分割任务的研究与应用。 Panoptic-DeepLab 是一种最先进的自下而上的全景分割方法，在CVPR 2020上发布。它的目标是为输入图像中的每个像素分配语义标签（例如人、狗、猫）和实例标签（对于属于物体类别的像素，使用ID如1、2、3等）。这是基于Detectron2的CVPR 2020论文的一个PyTorch重新实现版本。 此外，在此仓库中现在还支持利用DeepLabV3和DeepLabV3+进行分割模型的操作。在消息[2021/01/25]，我们发现COCO实验中的旧配置文件存在错误（对于COCO，需要将MAX_SIZE_TRAIN从640更改为960）。现在我们已经复制了COCO的结果（35.5 PQ）。 在消息[2020/12/17]中，支持COCO数据集。而在消息[2020/12/11]，Detectron2版本的Panoptic-DeepLab现在支持DepthwiseSeparableConv2d。
     
  • 高性能的PyTorch实现：Deeplab-v3plus（DeepLab v3+）
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    简介：Deeplab-v3plus是基于PyTorch框架开发的一种高性能深度学习模型，专为图像语义分割设计，结合了Xception网络与空洞卷积技术。 DeepLab V3 Plus的高性能Pytorch实现介绍 此存储库提供了在PASCAL VOC数据集上进行语义图像分割的PyTorch版本实现。该实现达到了79.19%的mIuU，超过了原论文中的78.85%的结果。 运行脚本前，请确保安装了Python 3.6和Pytorch 0.4.1，并通过pip install -r requirements.txt来安装所需的python软件包（假设已经安装了pytorch）。 该存储库使用增强的PASCAL VOC 2012数据集进行训练和验证，其中包含用于训练的10582张图像和用于验证的1449张图像。下载并解压后，在开始训练前需要克隆此仓库：git clone。
     
  • PyTorch中的DeepLab-v3+ (deeplab-v3-plus)
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    简介：DeepLab-v3+是基于PyTorch实现的一种先进的语义分割模型，它通过改进的编码器-解码器架构和有效的上采样技术，在多个基准数据集上取得了优异的表现。 **PyTorch中的DeepLab-v3+** DeepLab-v3+是深度学习领域用于语义分割的一个先进模型，在图像分析和计算机视觉任务中表现出色。该模型由谷歌AI团队开发，旨在提高图像区域分割的精度与效率。DeepLab系列（包括v1、v2和v3+）在处理图像边缘及细节时取得了显著进步。 **DeepLab-v3+的主要特点：** 1. **空洞卷积（Atrous Convolution）**: 空洞卷积是该模型的核心特性之一，通过增加滤波器间隔来扩大感受野，并保持计算量不变。这使得模型能够捕捉不同尺度的信息，对于处理图像中的物体和结构非常有用。 2. **Encoder-Decoder架构**：DeepLab-v3+采用编码器-解码器结构，其中编码器负责提取特征，而解码器将这些特征映射回原始图像尺寸以进行高精度的像素级分类。 3. **Context Module**: DeepLab-v3+引入了上下文模块，这可以是空洞卷积或全局平均池化。其目的是捕获更广阔的上下文信息，帮助模型理解图像的整体结构。 4. **ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）**：这是一种多尺度特征融合策略，通过不同孔径的空洞卷积层对特征图进行池化，在多个尺度上提取特征以增强模型识别不同大小目标的能力。 5. **PyTorch实现**: 本项目使用PyTorch框架实现了DeepLab-v3+。由于其灵活性和易于调试的特点，PyTorch为深度学习模型的开发提供了便利条件。 **Jupyter Notebook的应用：** 1. **代码开发与测试**：编写并运行DeepLab-v3+的模型定义及训练过程。 2. **可视化**: 展示损失曲线、验证准确率等关键指标以帮助理解和调整模型。 3. **文档编写**: 结合文本和代码解释工作原理和实现细节。 4. **结果展示**: 输出预测结果，并与实际图像进行对比，直观地展示模型性能。 **项目文件结构：** 1. **模型代码**（model.py）: 实现DeepLab-v3+的PyTorch代码。 2. **训练脚本**（train.py）: 包含数据加载、超参数设置和优化器配置等用于训练模型的Python脚本。 3. **评估脚本**（evaluate.py）: 用于验证模型性能，可能包括计算评估指标及结果可视化功能。 4. **数据集准备**: 可能包含预处理脚本与样本数据以供训练和测试使用。 5. **配置文件**（config.py）: 存储模型和训练的配置参数。 6. **Jupyter Notebooks**: 详细展示了模型构建、训练过程及结果分析。 通过深入理解和实践这个项目，你不仅可以掌握DeepLab-v3+的实现方法，还能进一步提升在PyTorch框架下的模型开发能力和语义分割技术水平。
     
  • PyTorch-DeepLab-Xception：支持多种骨干网络的PyTorch DeepLab v3+模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的DeepLab v3+实现，兼容Xception及其它多种骨干网络，适用于各类图像语义分割任务。 pytorch-deeplab-xception 在2018年12月6日进行了更新，提供了在VOC和SBD数据集上训练的模型。在此之前，在2018年11月24日发布了一个新版本代码，该版本解决了先前存在的问题，并增加了对新主干网和支持多GPU训练的支持。对于旧版代码，请查看相关分支。 此项目支持多种骨干网络架构、VOC、SBD、城市景观和COCO数据集以及多GPU训练功能。它还提供了一些预训练模型，包括ResNet 16/16（78.43%）移动网16/16（70.81%）、DRN 16/16（78.87%）。这是基于PyTorch (0.4.1) 的实现版本。该模型使用修改后的对齐Xception和ResNet作为主干网络，目前支持在Pascal VOC 2012、SBD以及Cityscapes数据集上训练DeepLab V3 Plus。
     
  • deepLab-ResNet.pth.tar
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    deepLab-ResNet.pth.tar 是一个预训练模型文件，结合了深度学习框架下的DeepLab和ResNet架构，用于图像语义分割任务，包含优化后的网络权重参数。 使用ResNet26训练实例分割模型，用于overhaul distillation模型的教师网络训练。
     
  • OGNet: CVPR 2020论文《老是黄金》的代码实现
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    简介：本文档提供了CVPR 2020论文《老是黄金》中的算法代码实现，旨在帮助研究者复现和理解该工作。项目名称为OGNet。 古老就是黄金：重新定义对抗性学习的分类器训练方法（CVPR 2020） 该代码最初是使用Python3.5构建的，但鉴于此版本已达到其生命周期终点(EOL)，现在已在Python 2.7上对该代码进行了验证。执行Train.py文件作为进入整个程序的主要入口点。 请按照“dataset.txt”文档中的指示，在“数据”目录下放置训练和测试图像。在第一阶段，请使用opts.py设置必要的选项；而在第二阶段，则需通过opts_fine_tune_discriminator.py进行相应配置。 在此之前，评估功能仅依赖于test.py文件的执行来完成。然而，对于当前版本而言，无需单独运行test.py脚本，因为代码内部每次调用时都会自动执行测试函数以对比基线和OGNet的结果。
     
  • PSP_CVPR_2021: CVPR-2021论文的PyTorch实现-源码
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    简介：PSP_CVPR_2021是CVPR 2021年一篇论文的PyTorch版本实现，包含完整源代码。此项目便于研究者学习和复现实验结果。 CVPR-2021论文的PyTorch实现：沿视听事件线的正样本传播 视听事件（AVE）本地化任务旨在找出包含特定视听事件的视频片段，并对其进行分类。这类事件既包括视觉元素也包括听觉元素，也就是说声源必须同时出现在视觉图像和音频部分中。 为了进行这项研究，需要准备以下资料： - AVE数据集 - 提取的音频特征文件（audio_feature.h5） - 提取的视频特征文件（visual_feature.h5） 此外还需要其他预处理文件： - audio_feature_noisy.h5 - visual_feature_noisy.h5 - right_label.h5 - prob_label.h5 - labels_noisy.h5 - mil_labels.h5 所有这些必需的数据应放置在名为data的文件夹中。 同时，还包括训练顺序文件（train_order.h5）。
     
  • DeepLab-ResNet-101模型
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    简介：DeepLab-ResNet-101是一种基于深度学习的图像语义分割算法，结合了残差网络（ResNet）与空洞卷积技术，有效提升了复杂场景下的像素级分类精度。 完整工程案例：使用深度学习TensorFlow进行图像语义分割（Image Segmentation），基于DeepLab模型并采用ResNet101架构。此项目适用于Tensorflow 1.1及以上版本，以及Python 3.5或更高版本的环境。
     
  • DeepLab V1, V2, V3语义分割网络论文原文
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    本文档包含了DeepLab系列（V1、V2、V3）语义分割网络的原始研究内容，深入探讨了图像中像素级别的分类方法与技术进展。 DeepLab系列论文（包括V1, V2, 和 V3版本）于2016年6月2日提交至Arxiv，该系列工作提出了语义分割网络，并引入了空洞卷积、金字塔型的空洞池化(ASPP)以及全连接条件随机场。其中，空洞卷积在不增加参数数量的情况下扩大了感受野范围。通过采用不同采样率的多个并行空洞卷积层（即多尺度处理），或是在图像金字塔中使用原始图像的不同缩放版本传递至CNN网络分支的方式，可以改进分割网络。 此外，在结构化预测方面，全连接条件随机场被用来实现这一目标，并且需要将条件随机场的训练和微调作为后期处理步骤单独执行。后续的DeepLab V2和V3都是在基于V1的基础之上进行了一系列优化与提升。