文件名称：Food-Instance-Segmentation
文件大小：21.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-19 06:59:47
Python
食物实例细分 这是实施文件提交为 D.Park，J.Lee，J.Lee和K.Lee。 使用综合数据进行基于深度学习的食品实例细分。 2021年无处不在的机器人（UR） 用法 训练 # Learning from scratch python train.py --config {PATH/TO/CONFIG} # Resuming training python train.py \ --config {PATH/TO/CONFIG} \ --resume --resume_ckp PATH/TO/TTRAINED/WEIGHT 评估 # Evaluation one weight python test_single_models.py \ --config {PATH/TO/CONFIG} \ --trained_ckp PATH/TO/TTRAINED/WEIGHT # E
【文件预览】：
Food-Instance-Segmentation-main
----inference.py(4KB)
----coco_utils.py(10KB)
----engine.py(4KB)
----vis_by_loader_model.py(3KB)
----train.py(4KB)
----utils()
--------__init__.py(22B)
--------logger.py(8KB)
----test_single_model.py(3KB)
----vis_by_loader.py(2KB)
----vis_UNIMIB.py(3KB)
----models()
--------__init__.py(54B)
--------maskrcnn.py(803B)
----loader()
--------real_loader.py(5KB)
--------synthetic_loader.py(5KB)
--------__init__.py(849B)
--------unimib.py(7KB)
--------transforms.py(3KB)
----config()
--------train_real_data.yaml(156B)
--------train_syn_data.yaml(156B)
----README.md(1KB)
----coco_eval.py(12KB)
----resources()
--------demo_unseen_food_segmentation.gif(21.5MB)
----test_multi_models.py(3KB)
----.gitignore(2KB)