今天这篇文章向大家展示如何使用segmentation_models.pytorch实现语义分割算法。
通过这篇文章，你可以学到：
1、如何使用segmentation_models.pytorch图像分割框架实现语义分割算法？
2、如何使用和加载语义分割数据集？
3、如何使用交叉熵和diceloss组合？
4、如何使用wandb可视化。
5、了解二分类语义分割的常用做法。
6、如何实现二分类语义分割的训练。
7、如何实现二分类语义分割的预测。
我会在文章的末尾放上本文用的代码和数据集，可以让无法复现的朋友，通过下载我的代码快速复现算法，但是我还是希望大家能一步一步的去操作。如果有错误，也欢迎大家指正，谢谢！
原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124069990
2022-04-10 11:05:31
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来自新加坡NUS图神经网络大牛Xavier Bresson教授关于生成模型VAE与GAN的总结PPT，全面概括了生成式模型VAE与GAN的应用，非常值得关注！
Variational autoencoders (VAE)
Lab on VAE
Generative Adversarial Networks (GAN)
Labs on GAN
Conclusion
2022-04-07 12:05:56
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MegEngine模型
本仓库包含了采用实现的各种主流深度学习模型。
目录下提供了各种经典的图像分类，目标检测，图像分割以及自然语言模型的官方实现。每个模型同时提供了模型定义，推理以及训练的代码。
官方会一直维护下代码，保持适应MegEngine的最新API，提供最优的模型实现。同时，提供替代的学习文档，帮助新手学习如何在MegEngine下训练自己的模型。
概述
对于每个模型，我们提供了至少四个脚本文件：模型定义（ model.py ），模型推理（ inference.py ），模型训练（ train.py ），模型测试（ test.py ）。
每个模型目录下都柏林对应有一个README ，介绍了模型的详细信息，并详细描述了训练和测试的流程。例如。
另外， official下定义的模型可以通过megengine.hub来直接加载，例如：
import megengine.hub
# 只
2022-03-31 14:14:37
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stanford-chinese-corenlp-2018-10-05-models，github 下载速度太慢，特地上传方便大家下载
2022-03-29 13:14:41
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自从CIE在2002年推荐它以来，CIECAM02颜色外观模型在科学研究和工业应用中就广受欢迎。但是，已经发现在某些情况下，例如在跨媒体颜色再现的图像处理过程中，可能会发生计算故障。应用程序。 已经提出了一些建议来修复CIECAM02模型。 但是，所有提出的建议都具有与原始CIECAM02模型相同的结构，并解决了相关问题，但与原始模型相比，其损失了预测视觉数据的准确性。 在本文中，更改了CIECAM02模型的结构，并且对光源的颜色和亮度的适应是在原始CIECAM02模型的相同空间而不是两个不同空间中完成的。 已经发现，新模型（称为CAM16）不仅克服了先前的问题，而且在视觉效果预测方面的性能与不如原始CIECAM02模型一样好。 此外，新的CAM16模型比原始的CIECAM02模型更简单。 另外，如果仅考虑色彩适应，则建议使用新的变换CAT16来代替以前的CAT02变换。 最后，提出了新的CAM16-UCS统一色彩空间来替代以前的CAM02-UCS空间。 现在可以提供一种新的完整解决方案，用于颜色外观预测和色差评估。
2022-03-28 09:08:23
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Pretrained model for C3D:
need 3 : c3d-pretrained.zip, c3d-pretrained.z01, c3d-pretrained.z02 for uncompress.
because of the limit of 240M of CSDN.
2022-03-25 10:10:55
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