หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>หลาม
ดาวน์โหลด

Pytorch สำหรับการแบ่งส่วนความหมาย

ที่เก็บนี้มีบางรุ่นสำหรับการแบ่งส่วนความหมายและไปป์ไลน์ของรูปแบบการฝึกอบรมและการทดสอบที่ใช้ใน Pytorch

แบบจำลอง

  1. Vanilla FCN: FCN32, FCN16, FCN8 ในเวอร์ชันของ VGG, Resnet และ Densenet ตามลำดับ (เครือข่าย convolutional อย่างเต็มที่สำหรับการแบ่งส่วนความหมาย)
  2. U-NET (U-NET: เครือข่าย convolutional สำหรับการแบ่งส่วนภาพชีวการแพทย์)
  3. SEGNET (SEGNET: สถาปัตยกรรม DECODER DECODER DECODER สำหรับการแบ่งส่วนภาพ)
  4. PSPNET (เครือข่ายการแยกวิเคราะห์ฉากพีระมิด)
  5. GCN (เรื่องเคอร์เนลขนาดใหญ่)
  6. DUC, HDC (ทำความเข้าใจกับการแบ่งแยกความหมาย)

ความต้องการ

  1. Pytorch 0.2.0
  2. Tensorboard สำหรับ Pytorch ที่นี่เพื่อติดตั้ง
  3. ห้องสมุดอื่น ๆ (ค้นหาสิ่งที่คุณพลาดเมื่อเรียกใช้รหัส: -p)

การตระเตรียม

  1. ไปที่ไดเรกทอรี โมเดล และตั้งค่าเส้นทางของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมใน config.py
  2. ไปที่ไดเรกทอรี ชุดข้อมูล และทำตาม readme

สิ่งที่ต้องทำ

  1. Deeplab v3
  2. โรงกลั่น
  3. ชุดข้อมูลเพิ่มเติม (เช่น ADE)
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด