fine-grained-segmentation-networks:ICCV论文的代码“精细划分的细分网络-源码

细粒度的细分网络：自我监督的细分以改善长期的视觉定位 这是在“细粒度细分网络：自我监督的细分以改善长期视觉本地化”（ ）中发布的工作的实现。 资源 本文使用的数据集发布在visuallocalization.net 训练有素的模型 安装 提供了一个Dockerfile，可使用此文件构建Docker映像，或参考文件中列出的要求。 此外，还提供了requirements.txt。 用法 下载城市景观和枫叶远景 使用/utils/convert_vistas_to_cityscapes.py为Vistas图像创建城市景观类注释 下载对应数据集 下载与对应数据集关联的图像（数据集自述文件中的说明） 创建一个global_otps.json并设置路径（请参阅global_opts_example.json） 从上面的训练有素的模型链接中获取基本模型，将“基本网络”文件夹放置在global_o