前面也介绍了几篇强大的实时语义分割项目或者paper,这里再介绍一个来自美团CVPR2021的项目:STDC-Seg,既然是上了CVPR的,肯定是精度又高,速度上也很能打的。这里先看论文给出的直观对比图。 再附上,我在TX2上实测对比表格: 可以看到,STDC-Seg,AttaNet,DDRNET都能在tx2上做到实时。这里我们直接就着项目的代码进行分析...
代码优化 支付提示 将跳转至支付宝完成支付 确定 取消 捐赠 捐赠前请先登录 取消 前往登录 登录提示 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 立即登录 没有帐号,去注册 编辑仓库简介 简介内容 同步https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg 主页 取消 保存更改 1 https://gitee.com/atari/...
atari/STDC-Seg 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号? 立即登录 文件 master 暂无数据克隆/下载 STDC-Seg / cityscapes.py cityscapes.py ...
今天和大家分享CVPR2021中语义分割领域的一篇论文,论文标题及作者如下图所示: 论文下载地址: https://arxiv.org/abs/2104.13188代码即将开源: https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg0.动机深度学习促进了…
1. Train STDC-Seg Note: Backbone STDCNet813 denotes STDC1, STDCNet1446 denotes STDC2. Train STDC1Seg: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python -m torch.distributed.launch \ --nproc_per_node=3 train.py \ --respath checkpoints/train_STDC1-Seg/ \ --backbone STDCNet813 \ --mode tr...
! ls work_dir/example_seg/*pt* 导入模型权重,并预测测试图片的检测结果,这里由于在小数据集上无法充分训练得到比较好的结果,这里提供在cityscape全量数据上训练的模型进行预测 ! wget http://pai-vision-data-hz.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/EasyCV/modelzoo/segmentation/stdc/stdc1_cityscapes/epoch_1250_...
在实验中,我们分别使用不同分辨率的图片作为网络输入,将输出结果上采样至特定分辨率。训练集和验证集被用来模型训练,之后在测试集上进行测试,结果如下表所示。 Seg50表示输入图片分辨率为50%,Seg75表示输入图片分辨率为75%。 实验结果表明,STDC分割网络在保持高推理速度的同时有着更高的精度。如下图所示:...
语义分割做法: 之前一直疑惑语义分割是怎么做到颜色这么分明的,后来看了代码。 我这边这个语义分割是8类的分割,所以图片经过语义分割后输出的网络是8*H*W的,里面的8就代表8类,然后用torch.max选出每个位置上值最大的索引,然后根据索引对那个位置的像素图上对应的颜色。
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