pytorch semantic segmentation

Pytorch untuk segmentasi semantik

Repositori ini berisi beberapa model untuk segmentasi semantik dan pipa model pelatihan dan pengujian, diimplementasikan di Pytorch

Model

1. Vanilla FCN: FCN32, FCN16, FCN8, dalam versi VGG, ResNet dan Densenet (jaringan sepenuhnya konvolusional untuk segmentasi semantik)
2. U-Net (U-Net: Jaringan Konvolusional untuk Segmentasi Gambar Biomedis)
3. Segnet (Segnet: Arsitektur Encoder-Decoder yang mendalam untuk Segmentasi Gambar)
4. PSPNET (jaringan parsing adegan piramida)
5. GCN (kernel besar penting)
6. DUC, HDC (pemahaman konvolusi untuk segmentasi semantik)

Persyaratan

1. Pytorch 0.2.0
2. Tensorboard untuk Pytorch. Di sini untuk menginstal
3. Beberapa perpustakaan lain (temukan apa yang Anda lewatkan saat menjalankan kode :-p)

Persiapan

1. Pergi ke Direktori Model dan atur jalur model pretrained di config.py
2. Buka Direktori Dataset dan lakukan mengikuti ReadMe

Todo

1. Deeplab v3
2. Refinenet
3. Lebih banyak dataset (misalnya ADE)