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DDRNet:道路场景的实时语义分割-源码
正式实现“深度双分辨率网络,实时,准确地对道路场景进行语义分割” 无需使用推理加速和额外数据,即可在城市景观和camvid上实现精度与速度之间的最新权衡! 我们方法的整体架构。 “深度聚合金字塔合并模块(DAPPM)”的详细信息。 用法 当前,此回购包含用于分类和语义分段的模型代码和预训练模型。 您可以参考在本地培训和测试我们的模型。 我们将在稍后发布整个火车并测试代码。 注意 您应该采用一些基本的训练技巧来重现我们的结果,包括班级平衡样本,ohem,作物大小为1024x1024。 可以在
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:192512
提供者:
weixin_42131785