cityscape 数据库 详细标注的5000张图片， 分为了train val test三个集合，这个压缩包是train.txt+val.txt+test.txt, 文件名，类似于./cityscapes/leftImg8bit/val/frankfurt/frankfurt_000001_049209_leftImg8bit.png ./cityscapes/leftImg8bit/val/frankfurt/frankfurt_000001_042098_leftImg8bit.png

drn cityscapes 权重

DeepLabv3Plus-Pytorch DeepLabv3，DeepLabv3 +和VOC和Cityscapes上的预训练权重。 可用架构 使用“ --model ARCH_NAME”指定模型体系结构，并使用“ --output_stride OUTPUT_STRIDE”设置输出步幅。 DeepLabV3 DeepLabV3 + deeplabv3_resnet50 deeplabv3plus_resnet50 deeplabv3_resnet101 deeplabv3plus_resnet101 deeplabv3_mobilenet deeplabv3plus_mobilenet 可用型号： ， 加载预训练的模型： model . load_state_dict ( torch . load ( CKPT_PATH )[ 'model_state' ] )

cityscapes 数据集下载

Panoptic-DeepLab（CVPR 2020） Panoptic-DeepLab是最先进的自下而上的全景分割方法，其目的是为输入图像中的每个像素分配语义标签（例如人，狗，猫等）实例标签（例如ID为1、2、3等）到属于事物类别的像素。 这是我们基于Detectron2的CVPR2020论文的PyTorch重新实现： 。现在，此仓库中还支持使用DeepLabV3和DeepLabV3 +的细分模型！ 消息 [2021/01/25]在COCO实验的旧配置文件中发现了一个错误（对于COCO，需要将MAX_SIZE_TRAIN从640更改为960）。现在，我们还复制了COCO的结果（35.5 PQ）！ [2020/12/17]支持COCO数据集！ [2020/12/11]在Panoptic-DeepLab的Detectron2版本中支持DepthwiseSeparableConv2d。现

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cityscapes数据集，pix2pix模型用的。 Semantic, instance-wise, dense pixel annotations of 30 classes

在Cityscapes数据集上训练的DeepLabV3的PyTorch实现

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