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Light-weight RefineNet是一种适用于实时语义分割的轻量级模型。

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简介：
本存储库包含轻型RefineNet的资源，该模型专门为实时语义分割任务设计。它提供了论文“Light-Weight RefineNet for Real-Time Semantic Segmentation”的官方模型，由Vladimir Nekrasov、Chunhua Shen和Ian Reid于BMVC 2018发表。此模型经过更新，并在2020年7月14日提供。此外，该代码库还包含了在COCO数据集上的实现。

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  • 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。
     
  • 基于PyTorch的实时轻量级语义分割算法LiteSeg
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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
     
  • Python-实时语义分割模型精选
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  • 轻量级PaddleSeg人像分割ONNX模型
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    轻量级PaddleSeg人像分割ONNX模型是一款专为高效人像识别设计的工具。采用先进的深度学习算法，此模型能够快速、准确地从复杂背景中分离出人物图像，适用于多种应用场景，包括但不限于虚拟试衣、视频特效和个人隐私保护等。 PaddleSeg官方提供的轻量级PP-HumanSeg模型可以转换为onnx格式，并输出argmax的索引值。
     
  • MobileUNET：适用于移动设备的U-NET语义分割模型
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    MobileUNET是一种专为移动设备优化的轻量级U-NET架构，用于高效执行语义分割任务，确保在资源受限环境中实现高性能与低功耗。 在移动网的U-NET语义分割应用中，使用process_video文件处理每一帧大约需要40毫秒。
     
  • Segformer语义分割模型
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    SegFormer是基于Transformer架构的高效语义分割模型，采用编码-解码结构，通过特征金字塔融合不同尺度信息，实现高精度、低复杂度的城市场景图像分割。 **Segformer语义分割** 语义分割是一种计算机视觉任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类以识别不同对象和区域，在自动驾驶、医学影像分析及遥感图像处理等领域有着广泛应用。近年来提出的Segformer模型在这一领域表现出创新性，结合了Transformer架构的优势来解决该问题。 传统方法如FCN（全卷积网络）和UNet等依赖于CNN捕获空间上下文信息，但在处理长距离依赖关系时效率较低。相比之下，最初应用于自然语言处理任务的Transformer结构擅长捕捉全局依赖及序列信息，在图像处理领域也逐渐受到关注。 Segformer的核心在于引入了自注意力机制到语义分割中，允许模型对输入序列中的每个位置进行建模并考虑其与其他位置的关系，从而有效利用全局信息。通过这种方式，Segformer解决了传统CNN在处理长距离关系时的局限性问题。 Segformer的关键组件包括： 1. **Mixer Block**：这是核心模块之一，类似于Transformer编码器层。它将输入特征图分为多个通道，并使用线性变换（即多头自注意力机制）和MLP来分别处理通道间及内部信息。 2. **Positional Encoding**：与标准的Transformer类似，Segformer需要为无序Token提供位置信息，在图像分割中这些Token是像素。为此它采用了一种称为“PixelShuffle”的方法将位置编码嵌入到特征图中。 3. **Scale-Aware Tokenization**：考虑到图像分割需保持高精度，Segformer使用了尺度感知的分块策略来平衡分辨率和计算复杂度。 4. **Decoder Layer**：尽管主要依赖于自注意力机制，但Segformer还包括一个轻量级解码器用于整合低级特征以提高细节准确性。 5. **Efficiency and Performance**：设计了一系列不同规模版本（如B0至B5），适应不同的计算资源和性能需求。较小模型在保持良好性能的同时降低计算及内存消耗，在实际应用中更具吸引力。 Segformer展示了Transformer架构在计算机视觉中的潜力，特别是在语义分割任务上。随着对Transformer的理解深化及其优化，未来可能会出现更多创新模型推动技术进步，并有望带来更精确高效的结果。
     
  • U-Net 语义分割模型
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    U-Net是一种高效的语义分割深度学习网络架构，特别适用于生物医学图像分析，能够处理小样本数据集并保持高精度。 使用u-net进行语义分割，在keras框架下实现对包含10个类别及背景信息的m2nist数据集的训练。该数据集中的训练样本为train_x（4900，64，84）以及标签为train_y（4900，64，84，11）。
     
  • 使用Enet模型进行语义分割
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    本研究采用Enet模型进行高效且精准的语义分割任务，探讨其在不同场景下的应用效果及优化策略。通过实验验证了该模型在计算资源有限情况下的优越性能。 语义分割是计算机视觉中的关键任务之一，其目的是对图像的每个像素进行分类以识别不同的对象或区域。Enet（Efficient Neural Network for Real-Time Semantic Segmentation）是一种专为实时语义分割设计的深度学习模型，在保持高效的同时提供与更复杂网络相当的表现力。该模型的设计着重于解决速度和准确性这两个核心问题，这对于自动驾驶、无人机监控等应用场景至关重要。 为了平衡速度和准确性的需求，Enet引入了两个创新模块：Dilated Residual Enlargement (DRE) 和 Contextual Bottleneck (CB)。1. **Dilated Residual Enlargement (DRE)** 模块结合空洞卷积（Atrous Convolution）与残差连接，在不增加计算复杂度的情况下扩大网络的感受野，从而提升对细节和边缘的识别能力。 2. **Contextual Bottleneck (CB)** 模块通过压缩通道维度然后恢复来减少计算成本，并保持信息传递效率。这使得模型在轻量化的同时具有更强的表现力。 Enet结构分为两个阶段：前半部分（A阶段）用于快速提取特征，而后半部分（B阶段）则对初步提取的特征进行精细化处理以提高分割质量。这种设计确保了模型同时具备高效性和高质量表现。 实现Enet通常会使用PyTorch等深度学习框架，并可能需要根据具体应用需求调整参数如学习率、批次大小和训练轮数，以及相应的硬件支持（例如GPU）来优化其性能。对于初学者来说，理解和实施Enet有助于深入理解语义分割原理及高效模型设计方法；而对于研究人员而言，则可以将其作为研究实时语义分割新方法的基线进行改进。 总之，Enet展示了深度学习在实时语义分割领域的潜力与实用性，是该领域的重要进展。
     
  • 实时语义分割的DDRNet项目
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    简介：DDRNet是一个先进的实时语义分割项目，专为提供高效率和高质量的图像解析而设计，适用于各种应用场景。 实时语义分割网络DDRNet项目工程已调试成功，并展示了以下运行结果： 2022-05-05 07:35:32,001 损失值：0.457，平均交并比（MeanIU）：0.7796，最佳mIoU：0.7802 2022-05-05 07:35:32,001 [类别得分]： [0.98194617 0.85180647 0.92407255 0.58784785 0.59236745 0.64585143 0.69415029 0.76973187 0.92413451 0.6401672 0.94537195 0.81574417 0.63227908 0.94934242 0.80143391 0.87566783 0.7885714 0.63113426 0.76087927] 训练时间：41小时 完成。
     
  • 关于实时语义分割的综述研究
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    本文为一篇关于实时语义分割的研究综述，旨在全面回顾和分析当前实时语义分割领域的最新进展、技术挑战及未来发展方向。 本段落详细阐述了2015年以后语义分割方向的发展，并汇总了现阶段的相关问题。本研究适合于对语义分割领域入门了解的读者，以及撰写该方向文献综述的研究人员使用。