基于PyTorch的实时轻量级语义分割算法LiteSeg-ITADN社区

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简介：LiteSeg是一种基于PyTorch开发的高效实时语义分割解决方案，旨在提供高精度的同时保持较低的计算成本和内存占用。实时轻量级语义分割网络

轻量级RefineNet（Light-Weight RefineNet）：适用于实时语义分割

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简介：轻量级RefineNet是一种高效的深度学习模型，专门设计用于实现实时语义分割。通过优化网络结构和参数，它在保持高精度的同时显著减少了计算资源的需求，使得实时场景下的应用成为可能。轻型RefineNet（在PyTorch中）提供了Light-Weight RefineNet for Real-Time Semantic Segmentation的论文以及官方模型。该存储库于2020年7月14日进行了更新，其中包括了COCO+的数据集支持。这篇论文由Vladimir Nekrasov、Chunhua Shen和Ian Reid在BMVC 2018会议上发表。

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。

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。

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和Python PyCharm的UNet语义分割算法及ONNX模型

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本项目采用PyTorch框架与Python PyCharm开发环境，实现UNet网络用于图像语义分割，并导出ONNX格式模型以供多种平台部署。在本主题中我们将深入探讨使用PyTorch进行深度学习特别是聚焦于图像语义分割的U-Net算法以及如何利用Python环境下的PyCharm工具进行开发，并将训练好的模型转换为ONNX格式。 **1. PyTorch深度学习基础** PyTorch的核心是张量（Tensor）和自动求梯度（Autograd）。张量是多维数组，可以执行各种数学运算。而Autograd系统则记录操作历史以方便反向传播计算梯度。此外，PyTorch的nn模块包含多种常用的神经网络层和损失函数，从而简化了模型构建过程。 **2. Python与PyCharm** Python常用于编写PyTorch代码，而PyCharm是一款强大的集成开发环境（IDE），支持Python编程，并提供代码编辑、调试及版本控制等功能。配置好PyTorch环境后，在此环境中可以高效地进行深度学习项目开发。 **3. 图像语义分割** 图像语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，要求对输入图片的每一个像素点进行分类处理。U-Net是一种广泛应用在该领域的卷积神经网络架构，因其结构形似字母“U”而得名。它采用了一种独特的设计方式：收缩路径用于捕捉特征信息；扩张路径则通过上采样和跳跃连接恢复图像细节，两者结合实现高精度的像素级预测。 **4. U-Net算法** U-Net主要由两部分组成——编码器（Encoder）与解码器（Decoder）。其中，编码器利用卷积及池化操作来捕捉图片中的上下文信息；而解码器则通过上采样和跳跃连接恢复图像的分辨率，并保持局部细节。在每个解码阶段中，跳跃连接将对应于编码过程特征图的信息添加到当前层中去，从而增强了网络定位能力。 **5. ONNX模型** ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的神经网络交换格式，支持多种深度学习框架之间的互操作性。通过将其转换为ONNX格式可以方便地在其他平台或框架下部署使用如Caffe2、TensorFlow等环境中的应用，并且有助于提高跨不同硬件的模型运行效率。 **6. 训练与导出** 训练时需要定义网络结构，加载数据集并进行验证。完成训练后可通过`torch.onnx.export`函数将PyTorch模型转换成ONNX格式。这一步骤要求确保输入形状固定不变因为ONNX不支持动态尺寸变化的张量。 **7. 部署与推理** 部署到生产环境中时，可以利用ONNX Runtime进行高效的预测操作。这个高性能引擎能够对多种硬件如CPU或GPU提供加速，并优化模型运行速度。在“defect_unet”项目中可能针对缺陷检测任务使用了U-Net架构进行了训练工作并最终导出为ONNX格式以便于生产环境中的高效应用部署。通过掌握和实践上述知识，你将能够构建自己的图像处理与分析应用程序尤其适用于工业自动化及医疗影像等领域。

基于特征融合的实时语义分割方法

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本研究提出了一种创新的实时语义分割算法，通过高效的特征融合技术，在保持高精度的同时实现了快速处理，适用于复杂场景下的实时分析。为了满足自动驾驶及人机交互任务对语义分割算法在准确度与实时性方面的要求，本段落提出了一种基于特征融合技术的实时语义分割方法。首先利用卷积神经网络自动学习图像深层次特征的能力，设计了一个浅而宽的空间信息网络来输出低级别的空间细节，并保持原始空间信息的完整性以生成高分辨率特性；其次构建了深层、高级别的上下文信息网络并引入注意力优化机制替代上采样过程，以此提升模型性能。最后将这两路输出的特征图进行多尺度融合后再通过上采样得到与输入图像尺寸一致的分割结果。两个分支采用并行计算方式以提高算法的速度和实时性，并在Cityscapes及CamVid数据集中进行了实验验证。其中，在Cityscapes数据集上的均交并比（MIOU）达到了68.43%；对于分辨率为640×480的图像输入，使用NVIDIA 1050T显卡时处理速度为每秒约14.1帧。该算法在精度上显著优于现有的实时分割方法，并且能够基本满足人机交互任务对实时性的需求。

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 ```

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