文件名称：COSNet:查看更多，了解更多
文件大小：1.01MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 15:09:44
segmentation video-segmentation object-segmentation video-object-segmentation co-attention
COSNet CVPR 2019论文代码： ，，马超，沉建兵，陵苕，法提赫Porikli :NEW_button: 我们小组的共同关注进一步提高了性能（DAVIS-16数据集上的平均J为81.1），相关代码也已发布。 预先训练的模型，测试和训练代码： 快速开始 测验 安装pytorch（版本：1.0.1）。 下载预训练的模型。 运行'test_coattention_conf.py'并更改davis数据集路径，预训练模型路径和结果路径。 运行命令：python test_coattention_conf.py-数据集davis --gpus 0 后续CRF处理代码来自： : 。 可以从或下载，密码：xwup。 可以从DAVIS_benchmark（ ）或或下载关于DAVIS，FBMS和Youtube对象的细分结果，密码为q37f。 YouTube的对象数据集可以从以下地址下载这里和注释
【文件预览】：
COSNet-master
----densecrf_apply_cvpr2019.py(5KB)
----test_coattention_conf.py(9KB)
----framework.png(1014KB)
----train_iteration_conf_group.py(20KB)
----dataloaders()
--------PairwiseImg_video.py(11KB)
--------r(1B)
--------PairwiseImg_test.py(8KB)
--------PairwiseImg_video_test_try.py(9KB)
--------PairwiseImg_video_try.py(11KB)
----deeplab()
--------siamese_model_conf.py(13KB)
--------e(1B)
--------utils.py(2KB)
--------siamese_model_conf_try_single.py(13KB)
--------__init__.py(1B)
----test_iteration_conf_group.py(8KB)
----README.md(4KB)
----train_iteration_conf.py(20KB)
----pretrained()
--------deep_labv3()