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描述 此回购包含ICNet实现由PyTorch，基于的Hengshuang赵和等。 al（ECCV'18）。 默认情况下，对进行培训和评估。 要求 带有以下pip3 install -r requirements.txt Python 3.6或更高版本： 火炬== 1.1.0 torchsummary == 1.5.1 火炬视觉== 0.3.0 numpy == 1.17.0 枕头== 6.0.0 PyYAML == 5.1.2 更新 2019.11.15：更改crop_size=960 ，最佳mIoU增至71.0％。 花了大约2天的时间。 获取 表现 方法 浓度（％） 时间（毫秒） 第一人称射击 内存（GB） 显卡 ICNet（论文） 67.7％ 33毫秒 30.3 1.6 泰坦X ICNet（我们的） 71.0％ 19毫秒 52.6 1.86 GTX

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pytorch-SCNN **于2018/12/15更新。 去做 支持不同的骨干网 支持城市景观 单GPU训练 介绍 这是的PyTorch（0.4.1）实现。它可以使用Modified Aligned ResNet作为主干。目前，我们使用Cityscapes数据集训练SCNN。 安装 该代码已通过Anaconda和Python 3.6进行了测试。安装Anaconda环境后： 克隆仓库： git clone https://github.com/forlovess/SCNN-pytorch.git cd SCNN-pytorch 安装依赖项： 有关PyTorch依赖关系，请参见以获得更多详细信息。 对于自定义依赖项： pip install matplotlib pillow tensorboardX tqdm 训练 请按照以下步骤训练您的模型： 输入参数：（通过python tr

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deeplabv3模型在cityscapes数据集下训练 原代码github网址：https://github.com/fregu856/deeplabv3.git 但是有一些bug，已经改了过来 我设置了0积分就可以下载

用于语义分割的高分辨率网络（HRNets） 分行 这是HRNet + OCR的实现。 可以找到PyTroch 1.1版本。 PyTroch 0.4.1版本可。 消息 [2021/02/16]基于预训练权重，我们在Cityscapes val上达到83.22％ ，在PASCAL-Context val（新SOTA上）达到59.62％ ，在COCO-Stuff val（新SOTA上）达到45.20％，在58.21％上达到LIP值和ADE20K值的47.98％ 。 请查看了解更多详细信息。 [2020/08/16] 已支持我们的HRNet + OCR。 [2020/07/20]来自AInnovation的研究人员通过使用半监督学习方案训练我们的HRNet + OCR在上获得了排名第一。 更多详细信息，请参见他们的。 [2020/07/09]我们的论文被ECCV 2020：。 值得注意的

Cityscapes Dataset is provided by Daimler AG&RD, Max Planck Institute for Informatics and TU Darmstadt Visual Inference Group.本数据集由戴姆勒研究所，马克斯•普朗克信息学研究所和达姆施塔特科技大学可视化推理工作组提供。 cityscapes_camera_trainextra.zip cityscapes_camera_trainvaltest.zip cityscapes_vehicle_trainextra.zip cityscapes_vehicle_trainvaltest.zip