用matlab实现的基于学习的活动轮廓分割方法.亲测可以运行。

GrowCut Image Segmentation，GrowCut Image Segmentation for binary segmentation, implemented in Matlab/C++ with mex。荷花分割例子，能基本完分割任务。可为图像预处理提供参考。

This is the code in one of my papers, which is used to segment buildings in remote sensing images.

Semantic-Segmentation-Suite 的ckpt转 pb代码，根据最后一层更改。

看完了DFANet，自己有空就翻译了一下，需要的自取

通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。

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。

中文分词 本项目为中文分词任务baseline的代码实现，模型包括 BiLSTM-CRF 基于BERT的+ X（softmax / CRF / BiLSTM + CRF） 罗伯塔+ X（softmax / CRF / BiLSTM + CRF） 本项目是的项目。 数据集 数据集第二届中文分词任务中的北京大学数据集。 模型 本项目实现了中文分词任务的baseline模型，对应路径分别为： BiLSTM-CRF BERT-Softmax BERT-CRF BERT-LSTM-CRF 其中，根据使用的预训练模型的不同，BERT-base-X模型可转换为Roberta-X模型。 要求 此仓库已在Python 3.6+和PyTorch 1.5.1上进行了测试。 主要要求是： tqdm scikit学习 火炬> = 1.5.1 :hugging_face: 变压器== 2.2.2 要解决环境问题，请运行：

论文《汉语表达的深度学习需要分词吗？》