文件名称：UNet3plus_pth:UNet3 + UNet ++ UNet，用于Pytorth的深度自动人像抠像中
文件大小：3.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:37:17
pytorch unet portrait-matting unet-plusplus unet3plus
UNet3plus_pth UNet3 + / UNet ++ / UNet，用于Pytorth的深度自动人像抠像中 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.3.0 未来0.18.2 matplotlib 3.1.3 的numpy 1.16.0 枕头6.2.0 protobuf 3.11.3 张量板1.14.0 tqdm == 4.42.1 数据 该模型从零开始使用18000张图像进行了训练（数据通过2000images进行了扩充）。训练数据集来自“ 。 您可以在百度云中下载 。 密码：ndg8仅用于学术交流，如果有报价，请告知原始作者！ 我们通过旋转和缩放来增加图像的数量。 使用四个旋转角{-45°，−22°，22°，45°}和四个刻度{0.6、0.8、1.2、1.5}。 我们还应用了四个不同的Gamma变换来增加颜色变
【文件预览】：
UNet3plus_pth-master
----.gitignore(44B)
----predict.py(4KB)
----README.md(4KB)
----utils()
--------eval.py(1KB)
--------data_vis.py(523B)
--------dataset.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
----loss()
--------bceLoss.py(163B)
--------__init__.py(0B)
--------diceLoss.py(1KB)
--------msssimLoss.py(4KB)
----unet()
--------UNet.py(3KB)
--------unet_model.py(1KB)
--------init_weights.py(2KB)
--------unet_parts.py(2KB)
--------UNet3Plus.py(39KB)
--------__init__.py(137B)
--------UNet2Plus.py(4KB)
--------layers.py(3KB)
----train.py(9KB)
----requirements.txt(213B)
----data()
--------test()
--------train()