文件名称：在PyTorch中实现的语义分割模型，数据集和损失。-Python开发
文件大小：598KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 11:08:54
Python Deep Learning
PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv
【文件预览】：
pytorch-segmentation-master
----trainer.py(8KB)
----.gitignore(1KB)
----images()
--------colour_scheme.png(30KB)
--------tb2.png(345KB)
--------learning_rates.png(54KB)
--------tb1.png(95KB)
----requirements.txt(112B)
----models()
--------__init__.py(318B)
--------upernet.py(6KB)
--------fcn.py(5KB)
--------deeplabv3_plus.py(13KB)
--------pspnet.py(8KB)
--------segnet.py(9KB)
--------unet.py(8KB)
--------gcn.py(11KB)
--------enet.py(9KB)
--------duc_hdc.py(9KB)
--------resnet.py(11KB)
----LICENSE(1KB)
----inference.py(7KB)
----utils()
--------transforms.py(10KB)
--------__init__.py(26B)
--------sync_batchnorm()
--------metrics.py(2KB)
--------lr_scheduler.py(4KB)
--------torchsummary.py(3KB)
--------palette.py(8KB)
--------helpers.py(2KB)
--------lovasz_losses.py(8KB)
--------logger.py(319B)
--------losses.py(3KB)
----README.md(14KB)
----dataloaders()
--------ade20k.py(2KB)
--------cityscapes.py(4KB)
--------__init__.py(105B)
--------coco.py(4KB)
--------labels()
--------voc.py(4KB)
----base()
--------base_dataloader.py(3KB)
--------__init__.py(115B)
--------base_trainer.py(8KB)
--------base_dataset.py(6KB)
--------base_model.py(893B)
----config.json(2KB)
----train.py(2KB)