语义Web管道是基于RDF的功能强大的数据级混搭工具。语义Web管道以XML定义，并且在执行时会在Web上获取RDF图形，对其进行操作并生成RDF输出，该输出本身可以通过稳定的URL进行访问。

mobilenetv3细分 的非官方实现，用于语义分割。 必需品 PyTorch 1.1 Python 3.x 用法 火车 单GPU训练 python train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240 多GPU训练 # for example, train mobilenetv3 with 4 GPUs: export NGPUS=4 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS train.py --model mobilenetv3_small --dataset citys --lr 0.0001 --epochs 240 评估 单GPU训练 python eval.py --model mobilenetv

惊人的语义分割 Tensorflow && Keras上的惊人语义分割（包括FCN，UNet，SegNet，PSPNet，PAN，RefineNet，DeepLabV3，DeepLabV3 +，DenseASPP，BiSegNet ...） 楷模 该项目支持以下语义分割模型： FCN-8s / 16s / 32s- UNet- SegNet- 贝叶斯SegNet- PSPNet- RefineNet- PAN- DeepLabV3- DeepLabV3Plus- DenseASPP- BiSegNet- 基本型号 该项目支持以下这些主干模型，您可以根据需要选择合适的基本模型。

PyTorch中的语义分割 此仓库包含一个PyTorch，用于不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求 在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理的PIL和opencv和用于显示培训进度的tqdm 。 支持PyTorch v1.1（使用新的受支持的Tensoboard）； 可以使用更早期的版本，但不要使用tensoboard，而要使用tensoboardX。 pip install -r requirements.txt 或本地安装 pip install --user -r requirements.txt 主要特点 清晰易用的结构， 一个j

English | SNE-RoadSeg2 介绍 此SNE-RoadSeg2基于SNE-RoadSeg的官方pytorch实现的，已被接受。这是他们的。 在此，我们为提供了培训和测试设置。我们在Python 3.7，CUDA 10.0，cuDNN 7和PyTorch 1.1中测试我们的代码。我们提供Dockerfile来构建我们使用的Dockerfile映像。 设置 请根据以下文件夹结构设置KITTI道路数据集和预训练的权重： SNE-RoadSeg |-- checkpoints | |-- kitti | | |-- kitti_net_RoadSeg.pth |-- data |-- datasets | |-- kitti | | |-- training | | | |-- calib | | | |-- depth_u16 |

Pytorch实战4：(win10 +ubuntu)对抗语义分割源码调试《Adversarial Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation》-附件资源

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FPConv 林益群，严自正，黄海滨，杜东，刘立刚，崔曙光，韩晓光，“ FPConv：学习点卷积的局部平坦化”，CVPR 2020 @InProceedings{lin_fpconv_cvpr2020, author = {Yiqun Lin, Zizheng Yan, Haibin Huang, Dong Du, Ligang Liu, Shuguang Cui, Xiaoguang Han}, title = {FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2