引言 本文接着上一篇語義分割丨PSPNet源碼解析「網絡訓練」,繼續介紹語義分割的測試階段。 模型訓練完成后,以什么樣的策略來進行測試也非常重要。 一般來說模型測試分為單尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的結果一般比單尺度高。除此之外,其他細節比如是將整幅圖 ...
引言 之前一段時間在參與語義分割的項目,最近有時間了,正好把這段時間的所學總結一下。 在代碼上,語義分割的框架會比目標檢測簡單很多,但其中也涉及了很多細節。在這篇文章中,我以PSPNet為例,解讀一下語義分割框架的代碼。搞清楚一個框架后,再看別人的框架都是大同小異。 工程來自https: github.com speedinghzl pytorch segmentation toolbox 框架中 ...
2019-05-28 16:47 0 1398 推薦指數:
引言 本文接着上一篇語義分割丨PSPNet源碼解析「網絡訓練」,繼續介紹語義分割的測試階段。 模型訓練完成后,以什么樣的策略來進行測試也非常重要。 一般來說模型測試分為單尺度single scale和多尺度multi scale,多尺度的結果一般比單尺度高。除此之外,其他細節比如是將整幅圖 ...
github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模塊示意圖如下 代碼如下 class PSPModule(nn.Module): def __init__(self ...
簡介 語義分割:給圖像的每個像素點標注類別。通常認為這個類別與鄰近像素類別有關,同時也和這個像素點歸屬的整體類別有關。利用圖像分類的網絡結構,可以利用不同層次的特征向量來滿足判定需求。現有算法的主要區別是如何提高這些向量的分辨率,以及如何組合這些向量。 幾種結構 全卷積網絡FCN ...
最近一直在學pytorch,copy了幾個經典的入門問題。現在作一下總結。 首先,做的小項目主要有 分類問題:Mnist手寫體識別、FashionMnist識別、貓狗大戰 語義分割:Unet分割肝臟圖像、遙感圖像 先把語義分割 ...
版權 用pytorch搭建簡單的語義分割 ...
安裝教程:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/installation.md cityscapes訓練:https://github.com/tensorflow/models ...
前言 在模型預測過程中,如果將較大的待分類遙感影像直接輸入到網絡模型中會造成內存溢出,故一般將待分類圖像裁剪為一系列較小圖像分別輸入網絡進行預測,然后將預測結果按照裁剪順序拼接成一張最終結果圖像 ...
前言 基礎篇已經更新完了,從本篇開始我們進入,中級篇(學習部分源代碼)我會挑一些我個人認為比較重要的知識點結合部分開源項目進行源碼講解,咱們廢話不說直接上車。 Abp vNext的事件總線分2種,一種是本地事件總線,一種是分布式事件總線,本節主要講解本地事件總線,下一節講分布式事件總線 ...