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Paddleseg提供轻量级ONNX模型,用于人像分割任务。

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简介:
PaddleSeg的官方团队发布了一款轻量级的PP-HumanSeg模型,并成功地将其转换成ONNX格式。该模型在转换后,能够输出包含argmax索引值的结果。

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客服
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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。
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  • VOC数据集(适训练)
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    本文探讨了如何通过集成Stable Diffusion技术来优化和增强现有的图像分割模型的精度与效率,为计算机视觉领域提供了新的研究视角。 Stable Diffusion是由Stability AI在今年早些时候发布的一种非常强大的文本到图像模型。在这篇博文中,我们将探讨一种使用稳定扩散来增强训练数据的技术,以提高图像分割任务的性能。这种方法在数据有限或需要繁琐的人工标记的应用程序中特别有效。在计算机视觉模型的上下文下,图像分割是指根据内容将图片分为两个或者多个部分的过程。与“图像分类”相比,分割的目标不仅在于识别出图像是什么对象,而且还要确定哪些具体区域属于每个类别。
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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。
  • UNet3plus_pth:结合UNet3与UNet++的,适PyTorch的
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    简介:UNet3plus_pth是一款基于PyT Torch框架开发的深度学习模型,融合了UNet3和UNet++的优点,专为精确人像抠像设计。 UNet3plus_pth UNet3+/UNet++/UNet 用于PyTorch的深度自动人像抠像项目依赖关系:Python 3.6, PyTorch>=1.1.0, torchvision>=0.3.0, future==0.18.2, matplotlib==3.1.3, numpy==1.16.0, pillow==6.2.0, protobuf==3.11.3, tensorboardX==1.14.0, tqdm==4.42.1 数据集从零开始训练,使用了约 18000 张图片(其中通过扩增方式增加了 2000 张)。我们采用了旋转和缩放的方式增加图像数量。具体来说,应用的四个旋转角度为{-45°, -22°, 22°, 45°} 和 四个比例因子{0.6、0.8、1.2、1.5}。此外,我们还采用了四种不同的Gamma变换来增加颜色变化。 此项目仅用于学术交流,请在引用时告知原始作者。
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    本项目采用粒子群优化算法解决无人驾驶汽车的任务分配难题,并附带详细的MATLAB实现代码,旨在提高系统效率与车辆协同作业能力。 基于粒子群算法实现无人车任务分配问题的压缩包文件主要涉及在无人车系统中应用智能优化算法来解决任务分配难题。其中的核心技术是粒子群优化(PSO),这种模拟自然界群体行为的方法具有简单易用且全局搜索能力强的特点,特别适合于复杂的无人车任务规划。 1. **粒子群优化算法**:这是一种通过模仿鸟群或鱼群的集体运动模式来进行随机全局寻优的技术。每个个体代表一个潜在解决方案,在解空间中移动,并根据自身历史最佳位置和群体最优值来调整速度与方向,从而找到问题的最佳答案。 2. **无人车任务分配**:在实际应用中,如何将各种类型的任务(比如巡逻、运输货物或执行搜索救援行动)有效分派给有限数量的无人驾驶车辆是至关重要的。这一过程往往属于NP-hard类别的问题范畴内,需要利用智能优化算法来寻找接近最优解。 3. **Matlab仿真**:借助强大的数学计算平台MATLAB,可以实现粒子群优化模型以及无人车任务分配策略的设计与模拟实验。 4. **其他智能优化方法**:除了PSO之外,还有遗传算法、模拟退火及蚁群系统等可用于解决类似问题的方案。每种技术都有其适用场景和独特优势。 5. **神经网络预测**:在无人驾驶汽车的应用中,通过建立神经网络模型能够对任务执行时间或环境状况进行预判分析。 6. **信号处理**:利用先进的传感器(如雷达、激光扫描仪)收集的数据需要经过精细的信号处理才能被有效使用于决策制定过程当中。 7. **元胞自动机应用**:在路径规划和建模方面,采用基于细胞结构的方法可以模拟复杂系统的动态变化规律。 8. **图像识别技术**:为了提高无人驾驶汽车的认知能力,在视觉感知领域运用边缘检测、目标分类等算法至关重要。 9. **导航策略设计**:为确保无人车能高效地从起点到终点行进,开发出诸如A*搜索或Dijkstra最短路径计算这类高效的路线规划方法是必要的。 该压缩包文件包含了理论知识和实际应用案例的结合体,对于研究者来说是一份宝贵的参考资料。通过深入理解和实施这些技术方案,可以设计并实现更加高效的任务调度系统。
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