文件名称：pytorch-unsupervised-segmentation-tip
文件大小：2.47MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-20 08:24:27
Python
基于可微特征聚类的图像分割无监督学习 此 pytorch 代码生成输入图像的分割标签。 金元智*、金崎麻子*和田中雅之。 基于可微特征聚类的图像分割无监督学习。 IEEE图像处理事务，于2020年被接受。（ ） *W。 Kim和Kanezaki对此工作做出了同样的贡献。 什么是新的？ 这是我们的延伸。 具有空间连续性损失的更好性能 使用涂鸦作为用户输入的选项 使用参考图像的选项 要求 pytorch、opencv2、tqdm 入门 香草 $ python demo.py --input ./BSD500/101027.jpg 香草+涂鸦 $ python demo.py --input ./PASCAL_VOC_2012/2007_001774.jpg --scribble 香草 + 参考图像 $ python demo_ref.py --input ./BBC/
【文件预览】：
pytorch-unsupervised-segmentation-tip-master
----BSD500()
--------196062.jpg(68KB)
--------108004.jpg(104KB)
--------101027.jpg(85KB)
----PASCAL_VOC_2012()
--------2009_000421.jpg(111KB)
--------2008_001439.jpg(86KB)
--------2007_001774_scribble.png(2KB)
--------2007_008670_scribble.png(3KB)
--------2008_001439_scribble.png(4KB)
--------2008_003709_scribble.png(3KB)
--------2007_005915.jpg(128KB)
--------2007_005915_scribble.png(2KB)
--------2007_008670.jpg(64KB)
--------2008_003709.jpg(95KB)
--------2007_001774.jpg(97KB)
--------2009_000421_scribble.png(3KB)
----LICENSE(1KB)
----demo.py(6KB)
----BBC()
--------test()
--------ref()
----README.md(1KB)
----demo_ref.py(6KB)