文件名称：matlab矩形分割代码-SGIR:这是测试代码
文件大小：3.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-06 09:13:14
系统开源
matlab椭圆分割代码这是方法“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码 测试： 第一步：下载压缩模型，密码为：bg15 或放入根目录解压。 我们已经发布了与密码：y970 的汇总手稿中表 6 中的步骤 P1 到 P4 对应的所有模型。 第 2 步：更改 retored 模型的根并运行 test_vocSGIR_vgg.py 进行 SGIR-vgg16 评估，多尺度融合的预测将保存在 SAVE_DIR = './result/' 中。 在 PASCAL VOC 2012 验证数据集上可以实现 59.3 的平均 IoU。 第 3 步：更改 retored 模型的根并运行 test_vocSGIR_resnet 进行 SGIR-resnet101 评估，多尺度融合的预测将保存在 SAVE_DIR = './resultresnet/' 中。 在 PASCAL VOC 2012 验证数据集上可以实现 64.0 的平均 IoU。 Step 4：后处理请参考运行CRF。 第 5 步：我们已经提供了用于评估的 matlab 代码。 您可以评估结果并自己获取 Iou。 请参阅 。
【文件预览】：
SGIR-master
----test_vocSGIR_vgg.py(7KB)
----valCATlist.txt(23KB)
----kaffe()
--------tensorflow()
--------errors.py(109B)
--------__init__.py(115B)
--------transformers.py(11KB)
--------__pycache__()
--------layers.py(5KB)
--------graph.py(11KB)
--------shapes.py(3KB)
--------caffe()
----deeplablib()
--------utils.py(4KB)
--------__init__.py(228B)
--------modelassp.py(9KB)
--------__pycache__()
--------image_reader.py(7KB)
--------modelresnet.py(26KB)
--------modellfov.py(7KB)
----test_vocSGIR_resnet.py(7KB)
----dataset()
--------test.txt(17KB)
--------train.txt(682KB)
--------val.txt(93KB)
----README.md(3KB)
----picture()
--------visialcomparison2.png(2.08MB)
--------iterativeGTs.png(1.43MB)
----voc_colour_map.py(780B)