用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个 用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个

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

昆山花桥绿地现代园林城市景观设计

2016年宁夏省注册城市规划师考试：城市景观系统规划的主要内容模拟试题.pdf

UNet：使用PyTorch进行语义分割 使用Cityscapes和Kitti数据集 用法 注意：使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。 要预测单个图像并保存，请执行以下操作： python predict.py -i image.jpg -o output.jpg 要预测多幅图像并显示它们而不保存它们，请执行以下操作： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save > python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--model FILE] --input INPUT [INPUT ...] [--output INPUT [INPUT

深度双分辨率网络，可实时，准确地对道路场景进行语义分割 介绍 这是的非官方代码。 在单个2080Ti GPU上，DDRNet-23-slim在109 FPS的Cityscapes测试装置上可产生77.4％的mIoU，从而在城市景观和camvid的精度和速度之间实现了最先进的权衡，而无需使用推理加速和额外的数据！在CamVid测试装置上以230 FPS时有74.4％的mIoU。 该代码主要来自和，感谢他们的工作。 要求 在这里列出了实验中使用的软件和硬件 pytorch == 1.7.0 3080 * 2 cuda == 11.1 快速开始 0.数据准备 您需要下载数据集。 并重命名cityscapes文件夹，然后将数据放在data文件夹下。 └── data ├── cityscapes └── list 1.预训练模型 从imagenet上下载预训练模型或从那里下载分割模

基于深度学习的城市景观环境承载力预测模型分析.pdf

城市景观数据集 该存储库包含用于检查，准备和评估Cityscapes数据集的脚本。 这个大规模数据集包含在来自50个不同城市的街道场景中记录的各种立体声视频序列集，此外还有大量的20000个弱注释帧，以及5000个帧的高质量像素级注释。 有关详细信息和下载，请访问： 数据集结构 Cityscapes数据集的文件夹结构如下： {root}/{type}{video}/{split}/{city}/{city}_{seq:0>6}_{frame:0>6}_{type}{ext} 各个元素的含义是： root的都市风景数据集的根文件夹。 我们的许多脚本都会检查是否存在指向该文件夹的环境变量CITYSCAPES_DATASET ，并将其用作默认选项。 type的类型/模态，例如gtFine表示精细的地面真实情况，或者leftImg8bit表示左侧的8位图像。 split拆分，即trai

U-Net 城市景观数据集训练好的语义分割模型

适用于建筑物、商业街、广场、桥梁、雕塑、树木、水景、花坛、小径的新建（改、扩建）夜景照明工程设计建造参考。