文件名称：pkuseg:语义细分基准
文件大小：355KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-28 10:41:32
Python
PKUSeg 介绍 PKUSeg是基于PyTorch的开源语义分割工具箱，由北京大学EECS维护。 维护人员全部来自机器感知关键实验室（MOE）。 主要特点 模块化设计，易于使用和部署我们开发此工具的目的在于简化实验和部署。 各种语义分割模型我们在研究论文中实现了许多最新模型。 我们不仅发布代码，而且还发布培训检查点。 多个数据集的最新结果我们在包括Pascal VOC，Cityscapes，Pascal Context和ADE20K在内的多个数据集上获得了最新的结果。 实施文件 PSPNet：金字塔场景解析网络 DeepLabV3：重新思考原子卷积以进行语义图像分割 DeepLabV3 +：带有可分离卷积的编码器-解码器，用于语义图像分割 DenseASPP：用于街道场景中语义分割的 DANet：用于场景分割的双注意力网络 EMANet：语义分割的期望最大化注意网络 PKU
【文件预览】：
pkuseg-master
----data()
--------__init__.py(0B)
--------cityscapes()
----train.py(4KB)
----LICENSE(11KB)
----configs()
--------cityscapes_resnet101_deeplab.yaml(1KB)
----.gitignore(15B)
----README.md(3KB)
----scripts()
--------cityscapes_resnet101_deeplab.sh(0B)
----libs()
--------networks()
--------utils()
--------datasets()