DeepLab V3 Plus的高性能Pytorch实现 介绍 此存储库是（重）实现的PyTorch中的语义图像分割，用于在PASCAL VOC数据集上进行语义图像分割。 此回购协议的mIuU高于纸面结果的78.85％，为79.19％。 要求 在运行脚本之前，需要Python（3.6）和Pytorch（0.4.1）。 要安装所需的python软件包（期望PyTorch），请运行 pip install - r requirements . txt 数据集 为了训练和验证网络，此存储库使用增强的PASCAL VOC 2012数据集，其中包含10582张用于训练的图像和1449张用于验证的图像。 要使用数据集，您可以在下载PASCAL VOC培训/验证数据（2GB的tar文件）然后从或下载SegmentationClassAug 训练 在训练之前，您应该克隆此仓库： git clone gi

商场+ Arcade是用于编辑和预览aff文件的实用程序。 原始的Arcade存储库已被DMCA删除（请参阅）。 最初的Arcade aka Sch的作者拒绝删除Arcaea开发商Lowiro拥有的版权内容。 之后，Sch使用中文代码托管平台。 Arcade-plus这个项目将其带回GitHub。 它不包含版权内容，而是使用皮肤功能。 同样，我们有更好的提交消息和更少的错误。 我们甚至将添加一些新功能，进行一些重新设计并进行一些性能优化。 Sch的原始提交历史记录未包含在此存储库中，因为它们包含版权内容。 问与答 Arcade-plus在我的操作系统上不起作用！ Arcade-plus仅在最新的Windows 10上经过完整测试。但是，它应在Windows 7或8上运行。不支持旧版本的Windows。 另外，macOS和Linux支持目前仍处于试验阶段，如果您发现仅在您的操作系

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