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UNet(UNet网络的三个实现:大同小异 全是pytorch实现)下载
AI100_小助手
2020-09-08 05:03:00
UNet(UNet网络的三个实现:大同小异 全是pytorch实现),其中UNet文件中包含了原始的分割数据集
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//download.csdn.net/download/qq_33042407/12820374?utm_source=bbsseo
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UNet
(
UNet
网络
的
三个
实现
:
大同小异
全是
pytorch
实现
)
UNet
(
UNet
网络
的
三个
实现
:
大同小异
全是
pytorch
实现
),其中
UNet
文件中包含了原始的分割数据集
语义分割系列17-Non-Local Net(
pytorch
实现
)
本文介绍了Non-Local Network论文,详细介绍了NonLocal机制和设计原理,通过与DANet对比,理解NonLocal和Attention机制的关系。并在
Pytorch
框架上,
实现
了2D的NonLocal模块,在Camvid数据集上进行测试。
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(
PyTorch
)图像语义分割实战:训练自己的数据集
UNet
是一种基于深度学习的图像语义分割方法,尤其在医学图像分割中表现优异。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集,生成Mask图像,并使用
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UNet
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PyTorch
版
UNet
进行Kaggle盐体识别 (2) Pothole语义分割:对汽车行驶场景中的路坑进行标注和
PyTorch
版
UNet
语义分割 本课程使用
PyTorch
版本的
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,在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括:数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写
UNet
程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的
网络
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多GPU并行训练: DistributedDataParallel
在训练大型数据集或者很大的模型时一块GPU很难放下,例如最初的AlexNet就是在两块GPU上计算的。并行计算一般采取两个策略:一个是模型并行,一个是数据并行。左图中是将模型的不同部分放在不同GPU上进行训练,最后汇总计算。而右图中是将数据放在不同GPU上进行训练,最后汇总计算,不仅能增大BatchSize,还能加快计算速度,提高计算精度
图像分割工具箱 Segmentation model
pytorch
安装+使用教程
这个库的主要特点:高级API(只需两行即可创建神经
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)用于二进制和多类分割的9种模型架构(包括传奇的
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)113个可用编码器所有编码器都有预训练的权重,以便更快更好的收敛以上就是对smp这个库使用的冰山一角的说明,smp是一个很神奇的库,功能很强大,作者在很多地方都留有空白可以让你自己发挥创意和想法,对初级使用起来也很友好。上述内容适合smp入门,很多地方也都是自己的理解,如果理解不到位或者理解错误也请及时指出。
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