文件名称：single-network-panoptic-segmentation:单一网络全景分割，了解街景
文件大小：1.44MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 13:05:47
Python
单一网络全景分割，了解街景 再现结果的代码在Daan de Geus，Panagiotis Meletis，Gijs Dubbelman ，用于街道场景理解的单网络全景分割，IEEE智能车辆专题讨论会2019中提出。 链接到关于arXiv的论文： : 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请引用以下论文： @inproceedings{panoptic2019degeus, title={Single Network Panoptic Segmentation for Street Scene Understanding}, author={Daan {de Geus} and Panagiotis Meletis and Gijs Dubbelman}, booktitle={2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)}
【文件预览】：
single-network-panoptic-segmentation-master
----components()
--------losses.py(5KB)
--------roi_pooling.py(1KB)
--------semantic_segmentation.py(4KB)
--------metrics.py(3KB)
--------panoptic_ops.py(7KB)
--------box_matcher.py(7KB)
--------__init__.py(0B)
--------feature_extractor.py(3KB)
--------explicit_info_exchange.py(7KB)
--------anchor_generator.py(3KB)
--------instance_segmentation.py(34KB)
--------sampler.py(7KB)
----predict.py(5KB)
----README.md(4KB)
----utils()
--------mask_utils_np.py(2KB)
--------summaries.py(3KB)
--------draw_utils.py(382B)
--------mask_utils.py(3KB)
--------box_wrapper.py(2KB)
--------box_utils.py(9KB)
--------utils.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------load_json_to_params.py(223B)
----config.py(3KB)
----examples()
--------params()
--------checkpoint()
--------demo_images()
----train.py(5KB)
----LICENSE(11KB)
----predict_demo.py(6KB)
----model.py(5KB)
----output()
--------save_dir()
----scripts()
--------train_many_params.sh(225B)
----requirements.txt(122B)
----input_pipelines()
--------input_pipeline_cityscapes_panoptic_new_test.py(1KB)
--------input_pipeline_cityscapes_panoptic_new.py(12KB)
--------input_pipeline_cityscapes_panoptic.py(10KB)
--------input_pipeline_cityscapes_test.py(831B)
--------__init__.py(0B)
--------input_pipeline_cityscapes_panoptic_test.py(1KB)
--------prepare_cityscapes_panoptic.py(9KB)
--------input_pipeline_cityscapes.py(6KB)