今天,谷歌宣布开源语义图像分割模型DeepLab-v3+。 据谷歌在博客上的描述,DeepLab-v3+模型是目前DeepLab中最新的、执行效果最好的语义图像分割模型,可用于服务器端的部署。 此外,研究人员还公布了训练和评估代码,以及在Pascal VOC 2012和Cityscapes基准上预训练的语义分割任务模型。 DeepLab已三岁 虽然有“Lab”这个单词...
经过多次训练后,改进版的DeepLab-v2和DeepLab-v3相继诞生。 而DeepLab-v3+模型就是DeepLab模型最新的改进方案。 研究人员通过添加一个简单的解码器模型扩展DeepLab-v3,用于细化分割结果,在物体边界的划分上甚是有用。 之后,他们还进一步将深度可分离的卷积应用到spatial pyramid pooling和解码器模型中,构建出更厉害的编码...
利用pixellib库基于deeplabv3_xception模型对《庆余年》片段实现语义分割简单代码全实现 输出结果 代码设计 #1、语义分割 from pixellib.semantic import semantic_segmentation segment_image = semantic_segmentation() # mask_rcnn_coco segment_image.load_pascalvoc_model('F:/File_Python/Resources/weights_files/deepla...
# 模型名称和编码器名称 model_name = 'unet' # 可以选择'unet', 'deeplabv3+', 'pspnet', 'hrnet' encoder_name = 'resnet34' # 构建模型 model = build_model(model_name, encoder_name) # 打印模型概要 print(model) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = ...