实时语义分割网络DDRNet项目工程，已调试成功，运行结果展示如下 2022-05-05 07:35:32,001 Loss: 0.457, MeanIU: 0.7796, Best_mIoU: 0.7802 2022-05-05 07:35:32,001 [0.98194617 0.85180647 0.92407255 0.58784785 0.59236745 0.64585143 0.69415029 0.76973187 0.92413451 0.6401672 0.94537195 0.81574417 0.63227908 0.94934242 0.80143391 0.87566783 0.7885714 0.63113426 0.76087927] 2022-05-05 07:35:32,174 Hours: 41 2022-05-05 07:35:32,174 Done

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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

快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo

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正式实现“深度双分辨率网络，实时，准确地对道路场景进行语义分割” 无需使用推理加速和额外数据，即可在城市景观和camvid上实现精度与速度之间的最新权衡！ 我们方法的整体架构。 “深度聚合金字塔合并模块（DAPPM）”的详细信息。 用法 当前，此回购包含用于分类和语义分段的模型代码和预训练模型。 您可以参考在本地培训和测试我们的模型。 我们将在稍后发布整个火车并测试代码。 注意 您应该采用一些基本的训练技巧来重现我们的结果，包括班级平衡样本，ohem，作物大小为1024x1024。 可以在找到更多详细信息。 预训练模型 DDRNet上的DDRNet_23_slim（top-1错误：29.8）： DDRNet_23在ImageNet上（top-1错误：24.0）： DDRNet_39在ImageNet上（top-1错误：22.6）： DDRNet_23_slim在Cityscap

2020年之前最全新的语义分割综述，里面所涉及的论文都是比较经典的。里面对过去的语义分割做了一个系统的总结，方便初学者学习，以及写文献综述

本文主要对2015年以后的语义分割方向的发展做了详细的阐述，以及现阶段的相关问题做了汇总。本研究适用于语义分割方向的入门了解，以及写该方向的文献综述。

Keras实现实时语义分割的深层神经网络架构ENET