文件名称：DeepGrabCut-PyTorch:在PyTorch中深切
文件大小：2.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 12:21:15
pascal pytorch deep-grabcut Python
深度抓取（DeepGC） 这是的PyTorch实现，用于对象分割。 在此存储库中，我们使用DeepLab-v2而不是DeconvNet。 安装 该代码已使用Python 3.5进行了测试。 要使用此代码，请执行以下操作： 克隆仓库： git clone https://github.com/jfzhang95/DeepGrabCut-PyTorch cd DeepGrabCut-PyTorch 安装依赖项： pip install -r requirements.txt 下载自动保留。 或从手动进行，然后将模型放入models 。 gdown --output ./models/deepgc_pascal_epoch-99.pth --id 1N8bICHnFit6lLGvGwVu6bnDttyTk6wGH 要尝试Deep GrabCut的演示，请运行： python d
【文件预览】：
DeepGrabCut-PyTorch-master
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(73B)
----networks()
--------__init__.py(0B)
--------deeplab_resnet.py(12KB)
----layers()
--------__init__.py(0B)
--------loss.py(2KB)
----models()
--------download_pretrained_psp_model.sh(102B)
----LICENSE(1KB)
----doc()
--------demo.gif(1.87MB)
--------deepgc.png(125KB)
----README.md(2KB)
----train_coco.py(8KB)
----dataloaders()
--------__init__.py(0B)
--------custom_transforms.py(7KB)
--------utils.py(4KB)
--------coco.py(6KB)
--------combine_dbs.py(4KB)
--------sbd.py(7KB)
--------pascal.py(9KB)
----ims()
--------2007_000363.jpg(53KB)
--------2007_000364.jpg(111KB)
--------2007_000175.jpg(131KB)
--------2007_000423.jpg(89KB)
--------2007_000042.jpg(81KB)
--------2007_000039.jpg(63KB)
----demo.py(6KB)
----mypath.py(626B)
----train.py(8KB)