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Python-基于PyTorch的DeepLabV3Plus（优于DeepLabv3的高性能版本）

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本项目介绍如何使用PyTorch实现DeepLabV3Plus模型，这是一个在图像语义分割任务上超越传统DeepLabv3的先进方案。 DeepLab V3 Plus 是 DeepLab v3 的高性能版本，在 PyTorch 中有相应的实现。

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  • Python-基于PyTorch的DeepLabV3Plus（优于DeepLabv3的高性能版本）
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    本项目介绍如何使用PyTorch实现DeepLabV3Plus模型，这是一个在图像语义分割任务上超越传统DeepLabv3的先进方案。 DeepLab V3 Plus 是 DeepLab v3 的高性能版本，在 PyTorch 中有相应的实现。
     
  • 基于PyTorch的Python DeeplabV3和PSPNet实现
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  • Python中基于Cityscapes数据集的DeepLabV3 PyTorch实现
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  • Python中基于Cityscapes数据集的DeepLabV3 PyTorch实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了深度学习模型DeepLabV3在Cityscapes数据集上的语义分割任务，适用于城市场景图像分析。 在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现。
     
  • DeepLabV3Plus-PyTorch：支持ResNet（79.155%）和Xception（79.945%）的版本...
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    DeepLabV3Plus-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的目标检测模型，专为图像分割设计。它兼容ResNet与Xception网络架构，分别实现79.155%和79.945%的出色精度。 最新更新：2021年1月8日 - 发布了最新版本的代码库，其中包含output_stride = 8 的deeplabv3+模型。 2019年1月21日 - 升级了性能优化的代码！现在，在PASCAL VOC 2012验证集上，deeplabv3 + res101达到了79.155％，而deeplabv3 + xception则为79.945％。主要错误是缺少“同步批处理标准化”的patch_replication_callback()函数。 2018年11月26日 - 更新包括支持Xception网络、多尺度测试、修改了输出步幅的设置，以及增加了纯火车组微调和更多数据集接口（如PASCAL Context, Cityscapes, ADE20K）的支持。 2018年9月28日 - 在./lib/datasets/VOCDataset.py中添加了python评估函数。 2018年9月21日 - 修复了在./lib/dataset中的错误，并重写了相关代码段。
     
  • 基于Pytorch和Jupyter的DeeplabV3语义分割项目代码
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    本项目利用Pytorch框架与Jupyter Notebook开发环境，实现DeepLabV3模型在图像语义分割任务中的应用，提供详尽代码及文档。 本资源基于Pytorch深度学习框架及Jupyter编程平台，提供了一个二分类语义分割项目的完整代码。项目包括复现的Deeplabv3语义分割模型以及微调设计的Resnet模型，并实现了warmup+余弦退火学习率调整算法、自定义数据读取方法、混淆矩阵生成和多种评价指标计算等功能。
     
  • 高性能、高可靠的RUDP UDP网络库（优于TCP）
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    简介：RUDP是一款高性能、高可靠的用户数据报协议库，专为需要低延迟和灵活连接管理的应用设计，相比传统TCP，它提供了更优的数据传输解决方案。 rudp 是一个高性能且可靠性强的UDP网络库，其表现远超TCP。
     
  • 基于JMeter的高级性能测试
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    本课程深入讲解使用JMeter进行复杂应用系统的性能评估与优化技术，涵盖压力测试、负载测试及并发用户模拟等核心内容。 本课程专注于基于JMeter的高级性能测试，涵盖内容包括但不限于JMeter高阶用法、场景实战演练、性能测试任务分解及调优思路分享等方面。其特色在于通过知识点讲解来深化学员对性能测试执行与分析的理解，并扩展相关知识体系的应用范围。 此外，该课程还提供了项目中实际应用的性能测试方式以及问题分析思路等实用信息。以下是主要的内容结构概述： 对于初学者而言，在开始本高级课程之前建议先完成《JMeter中级实战与思路》的学习。
     
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  • 基于Python和PyTorch的CNNDailyMail文本摘要实现
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    本项目采用Python与深度学习框架PyTorch，实现了针对CNNDailyMail数据集的自动文本摘取系统，有效提取文章核心信息。 神经抽象摘要生成（seq2seq复制或指针网络覆盖）在PyTorch上的实现应用于CNN/Daily Mail数据集。