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基于PyTorch的BiSeNet

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简介：
《基于PyTorch的BiSeNet》：本文介绍了一种在城市景观图像中实现语义分割任务的方法——BiSeNet。该方法利用PyTorch框架高效实现了精细的城市区域识别，显著提升了模型的速度与准确性，在资源受限环境下表现尤为出色。 BiSeNet 使用基于 PyTorch 0.4.1 和 Python 3.6 的 BiSeNet 数据集下载 CamVid 数据集。预训练模型可以从指定位置下载 best_dice_loss_miou_0.655.pth 并将其放置在 ./checkpoints 文件夹中。运行演示版的 python demo.py 可以查看结果，包括原来的 GT 和预测的火车图像。使用 train.py 脚本进行训练，并通过 TensorBoard 查看实时损失和准确性。训练过程中记录了像素精度、米欧瓦尔等指标。 测试阶段使用 test.py 脚本来评估模型性能，得到的结果如下： - 骑自行车的人：0.61 - 建造车极栅栏：0.80 - 行人：0.86 - 人行道标志符号：0.35 - 天空：0.37 - 树木：0.59 - 路面：0.88 - 班级（未明确给出具体含义）: 0.81 - 建筑物：0.28 - 道路标志符号 (重复项，可能为行人) : 0.73 - 天空：(已列出) - 总体MIoU得分：0.655 这次我使用了骰子损失（Dice Loss）来训练模型，并且得到了比交叉熵损失更好的结果。我没有用到很多特定的技巧或复杂的策略。

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  • 基于PyTorch的BiSeNet
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    《基于PyTorch的BiSeNet》：本文介绍了一种在城市景观图像中实现语义分割任务的方法——BiSeNet。该方法利用PyTorch框架高效实现了精细的城市区域识别，显著提升了模型的速度与准确性，在资源受限环境下表现尤为出色。 BiSeNet 使用基于 PyTorch 0.4.1 和 Python 3.6 的 BiSeNet 数据集下载 CamVid 数据集。预训练模型可以从指定位置下载 best_dice_loss_miou_0.655.pth 并将其放置在 ./checkpoints 文件夹中。运行演示版的 python demo.py 可以查看结果，包括原来的 GT 和预测的火车图像。使用 train.py 脚本进行训练，并通过 TensorBoard 查看实时损失和准确性。训练过程中记录了像素精度、米欧瓦尔等指标。 测试阶段使用 test.py 脚本来评估模型性能，得到的结果如下： - 骑自行车的人：0.61 - 建造车极栅栏：0.80 - 行人：0.86 - 人行道标志符号：0.35 - 天空：0.37 - 树木：0.59 - 路面：0.88 - 班级（未明确给出具体含义）: 0.81 - 建筑物：0.28 - 道路标志符号 (重复项，可能为行人) : 0.73 - 天空：(已列出) - 总体MIoU得分：0.655 这次我使用了骰子损失（Dice Loss）来训练模型，并且得到了比交叉熵损失更好的结果。我没有用到很多特定的技巧或复杂的策略。
     
  • 基于PyTorch的BiSeNet V2实现：带有引导的双边网络——可直接运行的代码算法
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    本项目基于PyTorch实现了具有引导模块和双边网络结构的BiSeNet V2，提供一套可以直接运行的高质量语义分割算法源码。 在准备训练数据的过程中，请将所有相关文件放置于Sample\Build目录下。这里的Build表示了不同的数据类型分类，你可以根据实际需求进行调整。示例中使用的是512*512大小的GF2建筑图像作为训练样本。 对于训练参数设置，所有的配置和运行指令都位于dp0_train.py文件内。主要涉及以下几项关键参数： - num_epochs：定义了模型需要经历的数据集完整遍历次数。 - learning_rate：学习率，影响着权重更新的速度与方式。 - dataset：你需要指定步骤一中构建的特定数据集名称。 - band：表示输入图像中的波段数量（通道数）。 - n_class: 模型输出层的类别数目。 训练模型的具体架构定义在net文件夹内。生成后的模型将以.pt格式保存于Checkpointspath路径下，该位置用于存储和管理训练过程中产生的检查点文件。 对于预测任务而言，则需要填写以下参数： - Checkpointspath：指定预训练模型的位置。 - Dataset：包含待处理图像的数据集目录。 - Outputpath：定义输出结果的存放地址。
     
  • BiSeNet源码.zip
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    BiSeNet源码.zip包含了双向发送编码网络（Bidirectional Sparse Encoding Network）的完整代码实现。该文件适用于研究和开发人员，旨在提供高效的城市地区语义分割解决方案。 BiSeNet可以使用自己的数据集进行训练和测试。代码已经根据需要进行了修改。
     
  • 我的 BiSeNet 和 BiSeNetV2 实现
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    本项目包含了我对BiSeNet和BiSeNetV2两篇论文的理解与代码实现，致力于城市scape场景下的语义分割任务。 BiSeNetV1 和 BiSeNetV2 在 Cityscapes val 数据集上的 mIOUs 和 fps 如下： - 没有任何SS：bisenetv1 75.44，bisenetv2 74.95 - 共享单车无国界医生mscf：bisenetv1 76.94/77.45/78.86（fp16/fp32），bisenetv2 75.58/76.53/77.08 - fps(fp16/fp32)：bisenetv1 68/23，bisenetv2 59/21 在 cocostuff val2017 数据集上的 mIOU 如下： - 没有任何SS：bisenetv1 31.49，bisenetv2 30.49 - 共享单车无国界医生mscf：bisenetv1 31.42/32.46/32.55，bisenetv2 30.55/31.81/31.73 提示：SS 表示单尺度评价，MSCF 表示带翻转增强的多尺度作物评价。
     
  • BiSeNet相关的组会PPT
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    本PPT聚焦于介绍BiSeNet这一先进的语义分割网络模型，涵盖了其架构设计、创新点及实验结果分析等内容，旨在深入探讨该技术在图像处理领域的应用潜力。 我制作的组会PPT介绍了BiSeNet模型，这是由旷视科技视觉团队在2018年ECCV会议上发表的作品。该模型基于全卷积网络（FCN）的语义分割任务，在此基础上构建了编码器-解码器对称结构，实现了端到端的像素级图像分割功能。
     
  • SiamRPN-PyTorch: 基于PyTorch的SiamRPN实现
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    SiamRPN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的代码库，实现了Siamese Region Proposal Network（SiamRPN）算法。该工具为视觉追踪任务提供了高效、灵活的解决方案。 SiamRPN-PyTorch 使用 PyTorch 框架为对象跟踪应用程序重新实现了 SiamRPN。开发的代码基于先前的一些实现工作，并且为了测试所开发的代码，使用了 VOT-2013 体操子数据集。要求 Python 版本 >= 3.6、PyTorch 版本 >= 1.0.1、torchvision 和 cv2 库。 训练和追踪：已实现的代码以 [x1, y1, w, h] 的形式接收地面真实值（ground truth）。数据集结构如下： ``` dataset_path/Gymnastics/img1.jpg /img2.jpg ... /imgN.jpg /groundtruth.txt ``` 运行命令： $ python3 SiamRPN_train.py
     
  • EfficientNet-PyTorch：基于PyTorch的EfficientNet实现
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    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现，适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装，并通过以下代码加载预训练的模型： ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下： - 2020年8月25日：新增了一个`include_top（默认为True）`选项，同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日：增加了全面的注释和文档支持（感谢@workingcoder贡献）。 - 2020年1月23日：基于对抗训练添加了新的预训练模型类别，名为advprop。
     
  • SMOTE-Pytorch：基于Pytorch的SMOTE实现
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    SMOTE-Pytorch 是一个利用 PyTorch 框架高效实现 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 算法的项目，旨在解决类别不平衡问题，适用于深度学习任务的数据预处理。 当分类标签的分布不均衡时，数据集就会出现不平衡状态，在诸如欺诈检测之类的大量现实问题中，这种不平衡往往达到100比1的程度。尽管已经采取了多种方法来解决这一难题，但这个问题仍然备受关注，并且是研究的一个活跃领域。这里展示的是SMOTE（综合少数族裔过采样技术）的Pytorch实现版本。 关于SMOTE算法的相关内容和原理可以参考其原始论文《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》。
     
  • ERNIE-Pytorch：基于Pytorch的ERNIE实现
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    ERNIE-Pytorch是一个基于PyTorch框架构建的开源项目，它实现了百度的预训练语言模型ERNIE，为自然语言处理任务提供强大的工具支持。 ERNIE是基于Bert模型构建的，在中文自然语言处理任务上表现出色。 您可以采用以下三种方式来使用这些强大的模型： 直接加载（推荐） 以ernie-1.0为例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) model = AutoModel.from_pretrained(nghuyong/ernie-1.0) ``` 您可以访问Hugging Face的模型中心以查找所有支持的ERNIE版本。 以下是几个模型及其在Transformer中的标识符： | 模型 | Transformer中的标识符 | 描述 | |-----------|----------------------|----------| | ernie-1.0（中文） | nghuyong/ernie-1.0 | 中文版ERNIE，性能优越 | 下载模型的权重文件可以通过访问相应的链接来完成。
     
  • 基于PyTorch的YOLO_v1
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现经典目标检测算法YOLO_v1，旨在提供一个简洁高效的物体识别解决方案。 使用PyTorch实现的YOLO_v1模型，并采用VOC2012数据集进行训练。我们致力于打造最优质的工具，如果您在运行过程中遇到任何问题，请随时留言或私信我。