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？》

双重注意力网络：中科院自动化所提出新的自然场景图像分割框架（附源码）。本文提出了一个新的自然场景图像分割框架，以往的方法更为灵活、有效，在三个场景分割数据集Cityscapes、PASCAL Context 和 COCO Stuff上取得了当前最佳分割性能。

论文: Brain tumor segmentation using deep learning | Gal Peretz , Elad Amar

语音分割与语音聚类 speaker segmentation and clustering

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

著名的伯克利分割数据集。 注:（1）彩色图像数据集 （2）适用于传统的图像分割（OTSU法、最大熵法等） （3）公共免费的数据集

医学图像分割代码 3DVNET