采用pytorch深度学习框架实现的deeplab_v3+语义分割任务，谷歌deeplab系列性能最好也是最复杂的一个版本，可满足绝大部分基础语义分割场景。主干网络在算力不足时可选择轻量版的mobilenet_v2，算力足够时可选择Xception。
deeplab_v3+：用一个简单有效的解码器模块扩展deeplab_v3优化细分结果，尤其是沿目标边界。此外，在这种编码器 - 解码器结构中，可以通过空洞卷积任意地控制所提取的编码器特征的分辨率，以平衡准确率和运行时间。
本代码可作为入门计算机视觉语义分割任务时的学习了解用处，也可作为高校大学生的毕业课程设计使用。
2022-04-22 17:06:23
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深度学习计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割 计算机视觉.pdf
2022-04-21 19:09:57
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CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。
数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。
2022-04-20 22:05:21
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输电线路杆塔、导线分割图像数据集（含分割标签，1242张图像，网盘下载链接），输电线路巡检图像数据
2022-04-18 12:05:52
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1.PointRend复现
2.内含利用CamVid测试的过程，包括数据
3.自己写了数据加载函数
4.如有疑问可私信交流
2022-04-17 16:08:26
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Win10系统下训练RandLA-Net点云语义分割模型_zhaoguanhua的博客-CSDN博客.mhtml
2022-04-14 11:06:34
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