首先,确保您已经安装了必要的库,包括torch、torchvision、segmentation_models_pytorch、PIL(用于图像处理)和matplotlib(用于结果可视化)。您可以使用pip来安装这些库: pip install torch torchvision segmentation-models-pytorch pillow matplotlib 2. 导入必要的库 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtor...
首先,确保您已经安装了必要的库,包括torch、torchvision、segmentation_models_pytorch、PIL(用于图像处理)和matplotlib(用于结果可视化)。您可以使用pip来安装这些库: pipinstalltorch torchvision segmentation-models-pytorch pillow matplotlib 2. 导入必要的库 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch....
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由于该库是基于PyTorch框架构建的,因此创建的细分模型只是一个PyTorch nn.Module,可以轻松地创建它: import segmentation_models_pytorch as smp model = smp.Unet() 除了Unet,还有很多其他的模型,如下图: image-20220409180046647 根据任务的不同,您可以通过选择具有更少或更多参数的主干并使用预训练的权重来初始化它...
https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch segmentation_models_pytorch是一个用于语义分割任务的PyTorch库,它提供了一系列经典和先进的语义分割模型,例如Unet、PSPNet、DeepLab等。以下是使用 segmentation_models_pytorch 的一般步骤: 安装segmentation_models_pytorch 库:首先,确保你已经安装了PyTorch。然后,使...
$ pip install git+https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch 安装就这么简单,不过有可能遇到pytorch版本不匹配问题,如果遇上了,就重新安装一下pytorch版本就行了。 数据准备 标注:使用labelme标注。 labelme安装,详见:wkentaro/labelme;