公开项目>基于PPSeg框架的HRNet_W48_Contrast复现 精基于PPSeg框架的HRNet_W48_Contrast复现 Fork 58 喜欢 33 分享 Cross-Image pixel contrast是一种新的语义分割训练范式,在cityscapes验证集上HRNet_W48的mIou为81.0%,本次复现的mIou为82.47%。 嘟嘟 11枚 AI Studio 经典版 2.1.2 Python3 初级计算机视觉 2021...
通过组合这些模块提出了一系列称为PP-MobileSeg的SOTA移动语义分割网络,该网络非常适合具有良好参数、延迟和准确性平衡的移动设备。 改进的网络设计使PP-MobileSeg Base的推理速度比SeaFormer分别提高了40%和34.9%,同时保持了1.37的高mIoU。与MobileSeg-MV3相比,PP-MobileSeg Tiny的mIoU提高了3.13,同时速度快了45%,体...
./build-linux.sh -t <TARGET_PLATFORM> -a aarch64 -d ppseg Please use the specific platform instead of <TARGET_PLATFORM> above. Push all build output file to the board Push install/<TARGET_PLATFORM>_linux_aarch64/rknn_ppseg_demo to the board, If use adb via the EVB board: adb...
ppseg / docs / data / marker / marker_cn.md marker_cn.md 4.42 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 Harryoung 提交于 2年前 . [Fix][Doc] Change the annotaions to labels in data_marker.md #2817 准备自定义数据集 1、简介 1.1 标注图像格式 1.2 灰度标注图vs伪彩色...
又是熟悉的百度pp风, 这次介绍的是移动端的分割网络pp-MobileSeg[1](上一篇是PP-YOLOE-R[2]). 摘要开门见山就是满满的trick味道, StrideFormer, Aggregated Attention(AAM), Valid Interpolate Module(VIM). 不着急我们一个个来看~ 1. StrideFormer ...
Extensive experiments show that PP-MobileSeg achieves a superior tradeoff between accuracy, model size, and latency compared to other methods. On the ADE20K dataset, PP-MobileSeg achieves 1.57% higher accuracy in mIoU than SeaFormer-Base with 32.9% fewer parameters and 42.3% faster acceleration ...
# 使用conda创建虚拟环境conda create -n ppsegpython=3.9 conda activate ppseg# 根据个人环境安装,下面安装PaddlePaddle命令仅仅是参考python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1.post116 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html# 准备PaddleSeg,或者pip install PaddleSeg,教程测...
超轻量级语义分割模型 PP-MobileSeg 相较于 CNN 模型架构,Transformer 模型架构有更好的精度优势。但是 Transformer 结构对算力要求高,限制了它在移动端的广泛应用。针对这个问题,我们提出了一个针对移动端设备的语义分割模型 PP-MobileSeg。在 ADE20K 数据集上,PP-MobileSeg 和此前最佳方法相比,速度提升 42.3%、精...
PP-MobileSeg作为一种轻量级的语义分割模型,其设计目的是为了在移动设备上实现高效、实时的图像分割任务。它结合了深度可分离卷积和空间金字塔池化等技术,能够在保持较高精度的同时,显著降低计算资源的需求,非常适合应用于资源受限的环境,如智能手机或平板电脑。 二、项目任务说明 对舌苔进行分割,去除环境噪声,以方便后续...
PP3DSeg初衷:在aistudio暂时还没有找到属于医疗数据的3D分割,自己又没有本地算力,又想自己搞一下3D分割,所以就有了这个项目。 PP3DSeg这个工具是基于PaddlePaddle和PaddleSeg构建的,其中3DUnet网络和一些tran…