pytorch deeplab xception 다운로드 -Pytorch pytorch deeplab xception 소스 코드 다운로드

pytorch deeplab xception

파이썬

1.0.0

다운로드

Pytorch-deeplab-xception

2018/12/06에 업데이트. VOC 및 SBD 데이터 세트에 대한 모델을 제공합니다.

2018/11/24에 업데이트. 이전 문제를 해결하고 새로운 백본 및 멀티 GPU 교육에 대한 지원을 추가하는 최신 버전 코드를 릴리스하십시오. 이전 코드는 previous 지점에서 참조하십시오

TODO

다른 백본을 지원합니다
VOC, SBD, CityScapes 및 Coco 데이터 세트를 지원합니다
멀티 GPU 교육

등뼈	기차/평가 OS	발의 미우	사방 모델
RESNET	16/16	78.43%	구글 드라이브
Mobilenet	16/16	70.81%	구글 드라이브
Drn	16/16	78.87%	구글 드라이브

소개

이것은 deeplab-v3-plus의 pytorch (0.4.1) 구현입니다. 수정 된 정렬 된 Xception 및 RESNET을 백본으로 사용할 수 있습니다. 현재 Pascal VOC 2012, SBD 및 CityScapes 데이터 세트를 사용하여 Deeplab V3 Plus를 교육합니다.

설치

코드는 Anaconda와 Python 3.6으로 테스트되었습니다. 아나콘다 환경을 설치 한 후 :

레포를 복제하십시오 :

git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception.git
cd pytorch-deeplab-xception

종속성 설치 :
pytorch 종속성은 자세한 내용은 pytorch.org를 참조하십시오.
사용자 정의 종속성 :
```
pip install matplotlib pillow tensorboardX tqdm
```

훈련

아래 단계를 따라 모델을 훈련하십시오.

MyPath.py에서 데이터 세트 경로를 구성하십시오.

입력 인수 : (Python Train.py를 통한 전체 입력 인수 참조) :

usage: train.py [-h] [--backbone {resnet,xception,drn,mobilenet}]
            [--out-stride OUT_STRIDE] [--dataset {pascal,coco,cityscapes}]
            [--use-sbd] [--workers N] [--base-size BASE_SIZE]
            [--crop-size CROP_SIZE] [--sync-bn SYNC_BN]
            [--freeze-bn FREEZE_BN] [--loss-type {ce,focal}] [--epochs N]
            [--start_epoch N] [--batch-size N] [--test-batch-size N]
            [--use-balanced-weights] [--lr LR]
            [--lr-scheduler {poly,step,cos}] [--momentum M]
            [--weight-decay M] [--nesterov] [--no-cuda]
            [--gpu-ids GPU_IDS] [--seed S] [--resume RESUME]
            [--checkname CHECKNAME] [--ft] [--eval-interval EVAL_INTERVAL]
            [--no-val]

Pascal VOC 데이터 세트 및 RESNET을 사용하여 백본으로 Deeplabv3+를 훈련시키기 위해 :
```
bash train_voc.sh
```
Coco Dataset 및 Resnet을 백본으로 사용하여 Deeplabv3+를 훈련하려면 :
```
bash train_coco.sh
```