pytorch semantic segmentation

시맨틱 세분화를위한 파이터

이 저장소에는 시맨틱 세분화를위한 일부 모델과 Pytorch에서 구현 된 교육 및 테스트 모델의 파이프 라인이 포함되어 있습니다.

모델

1. 바닐라 FCN : FCN32, FCN16, FCN8, VGG, RESNET 및 DENSENET 버전 (시맨틱 세분화를위한 완전 컨볼 루션 네트워크).
2. U-NET (U-NET : 생체 의학 이미지 분할을위한 컨볼 루션 네트워크)
3. SEGNET (SEGNET : 이미지 세분화를위한 깊은 컨볼 루션 인코더 디코더 아키텍처)
4. PSPNET (피라미드 장면 구문 분석 네트워크)
5. GCN (큰 커널 문제)
6. DUC, HDC (시맨틱 세분화를위한 컨볼 루션 이해)

요구 사항

1. Pytorch 0.2.0
2. Pytorch의 텐서 보드. 설치하려면 여기
3. 다른 라이브러리 (코드를 실행할 때 놓친 것을 찾으십시오 : -P)

준비

1. 모델 디렉토리로 이동하여 Config.py 에서 사전 미세 모델의 경로를 설정하십시오.
2. DataSets 디렉토리로 이동하여 readme를 따라 가십시오

TODO

1. Deeplab V3
2. 리피 네넷
3. 더 많은 데이터 세트 (예 : ade)