基於SwinTransformer的目標檢測訓練模型學習總結 一、簡要介紹 Swin Transformer是2021年提出的,是一種基於Transformer的一種深度學習網絡結構,在目標檢測、實例分割等計算機視覺任務上均取得了SOTA的性能。同時這篇論文也獲得了ICCV2021年 ...
DeepLabv 訓練模型學習總結 一 DeepLabs 介紹 DeepLabv 是一種語義分割架構,它在DeepLabv 的基礎上進行了一些修改。為了處理在多個尺度上分割對象的問題,設計了在級聯或並行中采用多孔卷積的模塊,通過采用多個多孔速率來捕獲多尺度上下文。此外,來自 DeepLabv 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模塊增加了編碼全局上下文的圖像級特征,並進 ...
2022-01-25 09:24 3 3092 推薦指數:
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yolact訓練模型學習總結 一、YOLACT介紹(You Only Look At CoefficienTs) 1.1 簡要介紹 yolact是一種用於實時實例分割的簡單、全卷積模型。 (A simple, fully convolutional model for real-time ...
UNet圖像分割模型相關總結 1.制作圖像分割數據集 1.1使用labelme進行標注 (注:labelme與labelImg類似,都屬於對圖像數據集進行標注的軟件。但不同的是,labelme更關心對象的邊緣和輪廓細節,也即通過生成和訓練圖像對應的mask來實現圖像分割的目的。這里的分割一般 ...
3.訓練模型 4.評估模型 5.進行預測 注意:使用 PyTorch API 有很多方 ...
概述 在前邊一篇文章,我們講了如何復現論文代碼,使用pascal voc 2012數據集進行訓練和驗證,具體內容可以參考《deeplab v3+在pascal_voc 2012數據集上進行訓練》,在本篇文章,我們主要講述,如何對deeplab v3+進行遷移學習,也即如何使用deeplab ...
一、預處理數據部分 1、創建 tfrecord(修改 deeplab\ dateasets\ build_data.py) 模型本身是把一張張 jpg 和 png 格式圖片讀到一個 Example 里,寫入 tfrecord。但我是一個大的 tif 文件,需要把幾萬像素的圖片分割成小塊寫入 ...
模型訓練及測試 一、在DeepLabv3+模型的基礎上,主要需要修改以下兩個文件 data_generator.py train_utils.py (1)添加數據集描述 在datasets/data_generator.py文件中,添加自己的數據集描述 ...