CCNet-Pure-Pytorch 用于纯Pytorch中语义分割的Criss-Cross Attention（2d＆3d），具有更快，更精确的实现方式。 更新 **** 2021/03：纯pytorch实现3D CCNET模块的三种被释放 。 您可以在和检查其正确性 介绍 我非正式地重新实现了纯Pytorch中的以便在不同版本和环境下实现更好的兼容性。 以前的许多开源项目都在Pytorch上使用了Cuda扩展，因此存在兼容性和精度损失的问题。 此外，当我们设置cudnn.benchmark = True时，Pytorch可能无法优化和加速Cuda扩展。 为了解决这些问题，我基于的张量变换在CC.py中设计了一个Criss-Cross Attention操作，该操作并行执行，并且在向前结果和向后渐变中显示出更快的速度和更精确的效果。 我的运作和表现 不需要CUDA扩展。 以前的“ Cr

快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo

unet unet主要用于语义分割， 这里是一个细胞边缘检测的例子， 数据集比较简单。 unet的网络结构， 因像字母‘U’而得名。 这里有一篇关于unet的 [论文](U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)， 论文里面的网络结构如下： 说一下这个网络： 输入572×572×1, 输出：388×388×2, 大小不一样。 主要是因为卷积的过程中， 每次卷积会减小， 在copy and crop中， 也会减小。 我这里设计的网络， 并没有像上图的网络一样， 原封不动的实现出来， 而是借助vgg网络结构来实现的。 看上图， 我们发现， unet的前半部分采用2层卷积+一层池化的设计方式， 这一点和vgg16的前半部分很相似， 因此， 我在实现的过程中， 采用了vgg16的前10层。 网络设计 def vg

pytorch-3dunet PyTorch实施3D U-Net及其变体： 基于3D U-Net的标准3D U-Net ÖzgünÇiçek等人。 基于残差3D U-Net。 该代码允许对U-Net进行以下方面的训练：语义分割（二进制和多类）和回归问题（例如降噪，学习解卷积）。 二维U网 也可以训练标准2D U-Net，有关示例配置，请参见 。 只需确保将单例z维保留在H5数据集中（即(1, Y, X)而不是(Y, X) ），因为数据加载/数据扩充始终需要3级张量。 先决条件 Linux NVIDIA GPU CUDA CuDNN 在Windows上运行 该软件包尚未在Windows上进行过测试，但是有报告称该软件包已在Windows上使用。 要记住的一件事：在使用CrossEntropyLoss进行训练时：配置文件中的标签类型应该从long更改为int64 ，否则会出现错误：

“语义分割”处理的是像素级分类问题，是计算机视觉中的基本任务，在自动驾驶、地物检测以及医疗辅助等许多领域，有着巨大的应用价值。常见的基于深度神经网络的语义分割模型，有U-Net，SegNet，PSPNet，以及DeepLab系列，（含论文出处和代码链接）。后续还将进一步整理完善哟！

移动网 移动U-NET语义分割。 使用process_video文件每帧运行约40毫秒

CARLA数据集上的语义分割 介绍 该项目针对Lyft＆Udacity提出的图像语义分割挑战，该算法以使用录制的视频为基准，CARLA是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 这是此项目的验尸。 本文将讨论以下3个主题： 我如何设置项目的体系结构。 有哪些挑战，我要如何解决？ 这个项目有哪些潜在的改进？ 现在，让我们开始吧！ 项目架构 全卷积网络 我在这个项目中使用了全卷积网络。 我选择了ResNet。 我首先使用框架。 全卷积网络的思想是使用没有全连接层的神经网络，这意味着所有层都是卷积层。 最后，添加一个卷积层以表示语义分割结果。 我在这个带有Tensorflow后端的项目中使用了Keras。 在适合网络之前，图像会被缩放为320x320，语义分割结果将被缩放回800x600。 其他可能的框架 在我详细介绍FCN之前，这里有一些我想出的其他解决方案。 名称 描述 遮罩R-CNN

潍坊大棚语义分割数据集，基于0.6米谷歌地球影像。770张1600*1600像素的图片。由个人和朋友一起制作。此内容为网盘链接，文件大小4G。详细介绍见博客https://blog.csdn.net/weixin_40450867/article/details/119483258

深度学习的语义分割在计算机视觉领域中有非常广阔的发展前景，但许多分割效果较好网络模型占用内存大和处理单张图片耗时长.针对这个问题，把Deeplab V3+模型的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元，且对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）的卷积层进行分解.该算法能大幅度降低Deeplab V3+网络的参数量，提高网络推理速度.基于PASCAL VOC 2012数据集进行对比实验，实验结果显示改进网络模型拥有更快的处理速度和更优的分割效果，且消耗更少的内存.

RESNet50+FCN train模型文件