panoptic-deeplab:这是Pytorch重新实现的CVPR 2020论文“ Panoptic-DeepLab

时间:2024-04-07 07:50:34
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更新时间:2024-04-07 07:50:34

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Panoptic-DeepLab(CVPR 2020) Panoptic-DeepLab是最先进的自下而上的全景分割方法,其目的是为输入图像中的每个像素分配语义标签(例如人,狗,猫等)实例标签(例如ID为1、2、3等)到属于事物类别的像素。 这是我们基于Detectron2的CVPR2020论文的PyTorch重新实现: 。现在,此仓库中还支持使用DeepLabV3和DeepLabV3 +的细分模型! 消息 [2021/01/25]在COCO实验的旧配置文件中发现了一个错误(对于COCO,需要将MAX_SIZE_TRAIN从640更改为960)。现在,我们还复制了COCO的结果(35.5 PQ)! [2020/12/17]支持COCO数据集! [2020/12/11]在Panoptic-DeepLab的Detectron2版本中支持DepthwiseSeparableConv2d。现


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