UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中自定义实施以应对Kaggle的高清图像。 该模型从头开始使用5000张图像进行了训练（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423的（735中的511分）。可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版的边缘上施加更多的权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 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 -

UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中针对高清晰度图像针对Kaggle的自定义实施 。 该模型是从头开始训练的，具有5000张图像（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423（735中的511）的。 可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 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。 预测单个图像并保存： 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： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >

unet_semantic_segmentation 在InteractiveSegmentation数据集（PyTorch）上使用U-Net模型进行语义分割

人为分割PyTorch 在PyTorch中实现的人体分割，/代码和。 支持的网络 ：骨干 （所有aphas和扩张）， （所有num_layers） ：骨干网 （num_layers = 18,34,50,101）， ：骨干网 （num_layers = 18） ：主干网 （num_layers = 18、34、50、101） ICNet ：主干网ResNetV1 （num_layers = 18、34、50、101） 要评估体系结构，内存，转发时间（以cpu或gpu表示），参数数量以及网络的FLOP数量，请使用以下命令： python measure_model.py 数据集 人像分割（人/背景） 自动人像分割以实现图像风格化：1800张图像 监督人：5711张图片 放 在此存储库中使用了Python3.6.x。 克隆存储库： git clone --re

UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中针对高清晰度图像针对Kaggle的自定义实施 。 该模型是从头开始训练的，具有5000张图像（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423（735中的511）的。 可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 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。 预测单个图像并保存： 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： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >

pytorch-3dunet PyTorch实施3D U-Net及其变体： 基于3D U-Net的标准3D U-Net ÖzgünÇiçek等人。 基于残差3D U-Net。 该代码允许对U-Net进行以下方面的训练：语义分割（二进制和多类）和回归问题（例如降噪，学习解卷积）。 二维U网 也可以训练标准2D U-Net，有关示例配置，请参见 。 只需确保将单例z维保留在H5数据集中（即(1, Y, X)而不是(Y, X) ），因为数据加载/数据扩充始终需要3级张量。 先决条件 Linux NVIDIA GPU CUDA CuDNN 在Windows上运行 该软件包尚未在Windows上进行过测试，但是有报告称该软件包已在Windows上使用。 要记住的一件事：在使用CrossEntropyLoss进行训练时：配置文件中的标签类型应该从long更改为int64 ，否则会出现错误：

U-Net-PyTorch实施 模型（一种流行的图像分割网络）的实现。 这是非常稳定和可配置的，我已经在多个数据集中使用了它，并将其作为几个项目的组成部分。 更新：还支持基于的3-D卷的分段 更新：所有批次归一化操作已被实例归一化所取代（以解决医学图像中的小批量），并且ReLU激活已被LeakyReLU取代，因为它在最近的工作中得到了更大的采用。 安装 您可以将此软件包安装在本地python环境中，并将其作为模块导入项目中。 将此存储库克隆到您选择的文件夹中。 cd git clone https://github.com/kilgore92/PyTorch-UNet.git 安装软件包依赖项，如下所示： cd /bin/pip install -r requirements.txt

UNet / FCN PyTorch 该存储库包含U-Net和FCN的简单PyTorch实现，这是Ronneberger等人提出的深度学习细分方法。 和龙等。 用于训练的合成图像/遮罩 首先克隆存储库并cd到项目目录。 import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np import helper import simulation # Generate some random images input_images , target_masks = simulation . generate_random_data ( 192 , 192 , count = 3 ) for x in [ input_images , target_masks ]: print ( x . shape ) print ( x . m

UNet3plus_pth UNet3 + / UNet ++ / UNet，用于Pytorth的深度自动人像抠像中 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.3.0 未来0.18.2 matplotlib 3.1.3 的numpy 1.16.0 枕头6.2.0 protobuf 3.11.3 张量板1.14.0 tqdm == 4.42.1 数据 该模型从零开始使用18000张图像进行了训练（数据通过2000images进行了扩充）。训练数据集来自“ 。 您可以在百度云中下载 。 密码：ndg8仅用于学术交流，如果有报价，请告知原始作者！ 我们通过旋转和缩放来增加图像的数量。 使用四个旋转角{-45°，−22°，22°，45°}和四个刻度{0.6、0.8、1.2、1.5}。 我们还应用了四个不同的Gamma变换来增加颜色变

pytorch实现unet网络，专门用于进行图像分割训练。该代码打过kaggle上的 Carvana Image Masking Challenge from a high definition image.