移动设备中的实时语义分割 该项目是用于移动实时应用的语义分割的示例项目。 该体系结构受和启发。 ）用作数据集。 该项目的目标是在移动设备中以合理的精度和速度检测头发片段。 目前，它达到0.89 IoU。 有关速度与准确性的更多信息，请参见。 应用范例 安卓（TODO） 要求 Python 3.8 pip install -r requirements.txt -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 适用于iOS应用的CoreML。 关于模型 目前，此存储库中只有一个模型 。 作为典型的U-Net架构，它具有编码器和解码器部分，这些部分由MobileNets提出的深度转换模块组成。 输入图像被编码为1/32大小，然后解码为1/2。 最后，它会对结果评分并使其达到原始大小。 训练步骤 资料准备 LFW提供数据。 要获取蒙版图像，请参阅 。 获得图像和蒙版后，如下所示放置面部和蒙版的图像。 data/ lfw/ raw/ images/ 0001.jpg

介绍C++2017最新国际标准全部特点，以栈、队列为主线，从面向过程转向面向对象的编程开始，接着引入类、内联、线程、异常、虚函数、运算符重载、移动语义等概念实现栈和队列，然后基于继承和聚合等概念通过双栈模拟队列，最后引入类模板、类型转换、类型推导等概念实现栈和队列。