【文件属性】：
文件名称：panoptic-deeplab:这是Pytorch重新实现的CVPR 2020论文“ Panoptic-DeepLab
文件大小：2.62MB
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更新时间：2021-03-18 14:03:54
pytorch bottom-up semantic-segmentation cityscapes deeplab
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