UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中自定义实施以应对Kaggle的高清图像。 该模型从头开始使用5000张图像进行了训练（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423的（735中的511分）。可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版的边缘上施加更多的权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 用法 注意：使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输