文件名称：pytorch-polygon-rnn:Pytorch实现的Polygon-RNN（http
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:29:50
deep-learning pytorch cvpr-2017 instance-segmentation polygon-rnn
pytorch-polygon-rnn Pytorch实现。 注意，我使用另一种方法来处理第一个顶点，而不是像本文中那样训练另一个模型。 与原纸的不同 我使用两个虚拟起始顶点来处理第一个顶点，如图像标题所示。 我需要在ConvLSTM层之后添加一个LSTM层，因为我需要输出为D * D + 1维度才能处理结束符号。 如何训练和测试 从下载数据，组织图像文件和注释json文件，如下所示： img ├── train │ ├── cityname1 │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... │ ├── cityname2 │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... ├── val │ ├── cityname │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... ├── test │ ├── ci
【文件预览】：
pytorch-polygon-rnn-master
----default_config.yaml(303B)
----generate_data.py(3KB)
----validate.py(3KB)
----test.py(5KB)
----train.py(4KB)
----config_tools.py(2KB)
----requirements.txt(102B)
----model.py(10KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----utils()
--------utils.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------convlstm.py(6KB)
----data.py(3KB)