人体分割-PyTorch: 实现、训练与推理代码及预训练权重
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简介：
本项目提供基于PyTorch的人体关键点检测和分割实现，包含模型训练、预测代码以及预训练参数，适用于研究与开发。
在PyTorch中实现人体分割的方法如下：
支持的网络包括：
- 骨干网（所有aphas和扩张）：ResNetV1、ResNetV2。
- ResNetV1骨干网（num_layers = 18,34,50,101）
- ResNetV2骨干网（num_layers = 18）
- 主干网络（num_layers = 18、34、50、101）：ICNet，使用ResNetV1作为主干。
为了评估模型的性能指标，包括内存占用量、前向传播时间（在CPU或GPU上）、参数数量以及FLOP数量，请运行以下命令：
```
python measure_model.py
```
数据集用于人体分割任务（人/背景）。该方法可用于实现图像风格化。监督学习使用的图片总数为1800张，而未标注的人体分割图则有5711张。
此存储库需要Python3.6.x版本环境来运行。为了克隆这个代码仓库，请使用：
```
git clone
```
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