pytorch semantic segmentation

セマンティックセグメンテーションのためのPytorch

このリポジトリには、セマンティックセグメンテーションのモデルと、Pytorchで実装されたトレーニングおよびテストモデルのパイプラインが含まれています

モデル

1. Vanilla FCN：FCN32、FCN16、FCN8、それぞれVGG、ResNet、Densenetのバージョン（セマンティックセグメンテーションのための完全な畳み込みネットワーク）
2. u-net（u-net：生物医学的画像セグメンテーションのための畳み込みネットワーク）
3. segnet（segnet：画像セグメンテーションのための深い畳み込みエンコーダデコーダーアーキテクチャ）
4. pspnet（ピラミッドシーンの解析ネットワーク）
5. GCN（大きなカーネルの問題）
6. DUC、HDC（セマンティックセグメンテーションのための畳み込みの理解）

要件

1. Pytorch 0.2.0
2. Pytorch用のテンソルボード。ここにインストールします
3. 他のいくつかのライブラリ（コードを実行するときに見逃しているものを見つけてください：P）

準備

1. モデルディレクトリに移動し、 config.pyで優先モデルのパスを設定します
2. DataSets Directoryに移動し、ReadMeに従います

トト

1. DeepLab V3
2. Refinenet
3. その他のデータセット（ADEなど）