【文件属性】：
文件名称：FuseNet_PyTorch:使用FuseNet进行联合场景分类和语义分割
文件大小：2.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-05 01:39:12
pytorch segmentation nyuv2 cnn-architecture fusenet
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该存储库包含FuseNet论文中FuseNet-SF5体系结构的。 初始模型的功能已扩展为执行联合场景分类和语义分割。 在本项目范围内，研究了场景分类作为辅助任务对整体语义分割质量的潜在影响（反之亦然）。
FuseNet的其他实现：
安装
先决条件：
python 3.6
Nvidia GPU + CUDA cuDNN
克隆存储库并安装所需的软件包：
git clone https://github.com/zanilzanzan/FuseNet_PyTorch.git
cd FuseNet_PyTorch
pip install -r requirements.txt
数据集
只需在主项目目录中创建一个名为数据集的目录，然后在数据集目录中下载HDF5格式的预处理数据集，其中包含40个语义分段和10个场景类：
预处理的数据集包含1449个（火车：795，测试：65
【文件预览】：
FuseNet_PyTorch-master
----fusenet_test.py(1KB)
----utils()
--------data_utils.py(3KB)
--------loss_utils.py(2KB)
--------text()
--------utils.py(2KB)
----fusenet_visualize.py(7KB)
----models()
--------fusenet_model.py(11KB)
----fusenet_plots.ipynb(6KB)
----images()
--------framework_class.jpg(382KB)
--------sample_visuals()
--------framework.png(207KB)
--------loss.PNG(79KB)
----requirements.txt(121B)
----fusenet_solver.py(16KB)
----LICENSE(34KB)
----options()
--------train_options.py(2KB)
--------base_options.py(3KB)
--------test_options.py(726B)
----README.md(7KB)
----fusenet_train.py(2KB)
----.gitignore(45B)