文件名称：DeepLabv3_MobileNetv2_PyTorch:MobileNetv2 + DeepLabv3的PyTorch实现
文件大小：28.94MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 10:13:58
pytorch segmentation mobilenetv2 deeplabv3 Python
DeepLabv3_MobileNetv2 这是MobileNet v2网络的PyTorch实施，具有用于语义分割的DeepLab v3结构。 MobileNetv2的骨干来自纸面： DeepLabv3的段头来自纸面： 如果您对这些块有一些困惑，请参考这些文件，以获取有关诸如Atrous卷积，反向残差，深度卷积或ASPP之类的详细信息。 结果 在训练了150个纪元之后，没有进行任何进一步的调整，测试集上的第一个训练结果如下： 随时更改此仓库中的任何配置或代码：-) 如何使用？ 首先，您需要安装此实现的依赖项。 此实现是在Python 3.5下使用以下库编写的： 火炬0.4.0 火炬视觉0.2.1 numpy的1.14.5 OpenCVPython的3.4.1.15 tensorflow 1.8.0（tensorboardX必需） tensorboardX 1.2 使用sudo
【文件预览】：
DeepLabv3_MobileNetv2_PyTorch-master
----MobileNetv2_DeepLabv3_cityscapes()
--------checkpoints()
----progressbar.py(1KB)
----config.py(2KB)
----transfer_weights.py(881B)
----img()
--------Screenshot from 2018-07-13 10-45-35.png(352KB)
----utils.py(11KB)
----main.py(2KB)
----cityscapes.py(10KB)
----.idea()
--------misc.xml(185B)
--------workspace.xml(46KB)
--------dictionaries()
--------modules.xml(294B)
--------codeStyles()
--------DeepLabv3_MobileNetv2.iml(492B)
--------vcs.xml(180B)
----ImageNet_pretrain.pth(15.97MB)
----README.md(3KB)
----network.py(15KB)
----layers.py(4KB)