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segnet.tf Python
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本项目是基于 TensorFlow 实现的 SegNet。SegNet基于FCN,修改VGG-16网络得到的语义分割网络。SegNet和FCN思路十分相似,只是Encoder,Decoder(Upsampling)使用的技术不一致。此外SegNet的编码器部分使用的是VGG16的前13层卷积网络,每个编码器层都对应一个解码器层,最终解码器的输出被送入soft-max分类器以独立的为每个像素产生类概率。

原始仓库地址:https://github.com/andreaazzini/segnet.tf.git

浏览量:8 下载量:0 项目类别: 语义分割
3 months前更新
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在这个项目中,您可以使用完全卷积网络(FCN)在图像中标记道路的像素。

原始仓库地址:https://github.com/udacity/CarND-Semantic-Segmentation.git

浏览量:1832 下载量:511 项目类别: 语义分割
11 months前更新
PaddleSeg Python
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**PaddleSeg**是基于PaddlePaddle开发的语义分割库,覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet三类主流的分割模型。通过统一的配置,帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。 PaddleSeg具备高性能、丰富的数据增强、工业级部署、全流程应用的特点: - 丰富的数据增强 - 主流模型覆盖 - 高性能 - 工业级部署

原始仓库地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git

浏览量:1785 下载量:523 项目类别: 语义分割
10 months前更新
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**pytorch-semseg**这个存储库的目的是镜像PyTorch中流行的语义分割架构。 网络实现: - PSPNet :支持加载预训练模型 - ICNet:使用可选的批处理规范和预训练模型 - FRRN :模型A和模型B - FCN:All 1 (FCN32s), 2 (FCN16s) and 3 (FCN8s) stream variants - U-Net:可选反褶积和批处理范数 - Link-Net :具有多个resnet后端

原始仓库地址:https://github.com/meetshah1995/pytorch-semseg.git

浏览量:1666 下载量:583 项目类别: 语义分割
11 months前更新
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这个存储库包含一些用于语义分割的模型,以及在PyTorch中实现的培训和测试模型的pipeline。 **模型:** 1. **Vanilla FCN**: FCN32, FCN16, FCN8, in the versions of VGG, ResNet and DenseNet respectively (Fully convolutional networks for semantic segmentation用于语义分割的全卷积网络); 1. **U-Net **(U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation用于医学图像分割的卷积网络) 1. **SegNet **(Segnet: 一种用于图像分割的深卷积编解码器结构) 1. **PSPNet** (Pyramid scene parsing network金字塔场景分析网络) 1. **GCN** (Large Kernel Matters大内核问题) 1. **DUC, HDC** (understanding convolution for semantic segmentation用于易于分割的理解卷积)

原始仓库地址:https://github.com/zijundeng/pytorch-semantic-segmentation.git

浏览量:1492 下载量:384 项目类别: 语义分割
11 months前更新

**awesome-semantic-segmentation**这个仓库收录了很多很棒的语义分割的开源项目。供大家参考。

原始仓库地址:https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation.git

浏览量:1269 下载量:841 项目类别: 语义分割
11 months前更新
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**SemanticSoftSegmentation**该版本库包括了提出的谱分割方法。 Yagiz Aksoy, Tae-Hyun Oh, Sylvain Paris, Marc Pollefeys and Wojciech Matusik, "Semantic Soft Segmentation", ACM Transactions on Graphics (Proc. SIGGRAPH), 2018

原始仓库地址:https://github.com/yaksoy/SemanticSoftSegmentation.git

浏览量:1157 下载量:456 项目类别: 语义分割
10 months前更新
texture_nets Python
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本项目提供了一种生成纹理和风格化图像的更快方法。使用具有损耗函数的前馈发生器,再经过训练后,可以得到生成任何大小的纹理样本或风格化图像的模型。同时也实现了实时样式传输和超分辨率的感知损失中的样式化部分。本项目可以达到到两个数量级的提速和一个数量级的内存效率提升。

原始仓库地址:https://github.com/dmitryulyanov/texture_nets.git

浏览量:40 下载量:0 项目类别: 语义分割
4 months前更新
pytorch-fcn Python
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本项目是基于 PyTorch 实现的全卷积神经网络,可以用于实现图像中的语义分割任务。FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。

原始仓库地址:https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git

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train-crf-rnn Python
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本项目是一个图像语义分割项目。本项目使用 CRF-RNN 进行像语义分割任务,该任务的像素级标注任务在图像理解任务中起到了关键作用。最近的方法都在尝试将用于图像识别的深度学习技术应用于像素级的标注任务。这种方法的关键问题是深度学习技术在描绘视觉对象时的有限能力。为了解决这个问题,CRF-RNN引进了一种新式卷积神经网络,该网络是由卷积神经网络(CNN)和基于条件随机场(CRF)的概率图模型所组成,通过 Gaussian pairwise potential 为条件随机场制定了平均场近似推断,并将其作为循环神经网络。

原始仓库地址:https://github.com/martinkersner/train-crf-rnn.git

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3 months前更新

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