上面包含halcon预处理全过程

yolo实现语义分割（cityscapes数据集）附源码 语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之⼀。从宏观上看，语义分割是⼀项⾼层次的任务，为实现场景的完整理解铺平了道路

将labelme数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集

使用Darknet作图像语义分割时提供参考。找了好几个资源都没有合适的，提供给同样需要的人.

KITTI语义分割数据集，包含200张训练图像及200张测试图像

DeepLabv3+水稻稻穗语义分割模型在Pytorch当中的实现 ### 目录 1. [性能情况 Performance](#性能情况) 2. [所需环境 Environment](#所需环境) 3. [注意事项 Attention](#注意事项) 4. [文件下载 Download](#文件下载) 5. [训练步骤 How2train](#训练步骤) 6. [预测步骤 How2predict](#预测步骤) 7. [评估步骤 miou](#评估步骤) 8. [参考资料 Reference](#Reference) ### 所需环境 torch==1.2.0 ### 注意事项 代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务

PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集损失学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前，需要先安装PyTorch和Torchvision，以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv

遥感影像中的建筑物分割标注，内含图片1000张，标签1000个。纯手工标注，公开分享资源。

语义分割 用SegNet进行室内语义分割。 依赖 数据集 按照 下载 SUN RGB-D 数据集，放在 data 目录内。 $ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBD.zip $ wget http://3dvision.princeton.edu/projects/2015/SUNrgbd/data/SUNRGBDtoolbox.zip 架构 ImageNet 预训练模型 下载 放在 models 目录内。 用法 数据预处理 该数据集包含SUNRGBD V1的10335个RGBD图像，执行下述命令提取训练图像： $ python pre-process.py 像素分布： 数据集增强 图片 分割 图片 分割 训练 $ python train.py 如果想可视化训练过程，可执行： $ t

语义分割【道路裂缝数据集】，适用于语义分割道路裂缝分割，纯手工标注。原图共120张图片，标注后的json文件共120个。博主也用此数据集训练过，精度能够在80以上，精度算是挺不错的，资源免费开放下载，希望能帮到大家。