实现了json文件批量转换，修改了类别，可自主修改labelme类别。 希望大家能多多采用，多多支持。

效果参考 https://blog.csdn.net/qq_26696715/article/details/105992567

有用的学习资料，包括目标检测工程文档，语义分割工程文档，爬虫代码，等

彩色图，带有语义分割标注信息。

UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中针对高清晰度图像针对Kaggle的自定义实施 。 该模型是从头开始训练的，具有5000张图像（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423（735中的511）的。 可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 用法 注意：使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。 预测单个图像并保存： python predict.py -i image.jpg -o output.jpg 要预测多幅图像并显示它们而不保存它们： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >

根据语义或实例分割的结果可视化KITTI数据集点云，为不同类别或不同的实例赋予不同的颜色，适合论文作图

一个已训练完备的语义分割网络的MATLAB程序源代码，希望对大家有用，尤其是在校大学生，及语义分割初学者。

门控SCNN 基于ICCV 2019论文 SCNN PyTorch门控SCNN的实现，。 要求 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch 蒂姆 pip install timm OpenCV pip install opencv-python 城市景观 pip install cityscapesscripts 用法 火车模型 python train.py --epochs 175 --backbone_type resnet101 optional arguments: --data_path Data path for cityscapes dataset [default value is 'data'] --backbone_type

用于Tensorflow 2.0中语义分割的门控形状CNN 的 。 开始是我学习tensorflow==2.2.0一种方式。 在CityScapes上的表现 执行 吝啬的 路 人行道 建造 墙 栅栏 极 红绿灯 交通标志 植被 地形 天空 人 骑士 车 卡车 公共汽车 火车 摩托车 自行车 纸 80.8 98.3 86.3 93.3 55.8 64 70.8 75.9 83.1 93 65.1 95.2 85.3 67.9 96 80.8 91.2 83.3 69.6 80.4 这个回购 77.7 97.8 83.2 92.4 55.8 59.8 64.4 67.6 77.5 92.4 63 94.9 81.9 63 95 80.8 86 78.3 65.2 77.1 安装 项目使用语义版本控制Maj.Min.

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