- 完善网络模型(将支持：DeepLabV3, FPN, SegNet, UNet, PSPNet)
- 完善（膨胀）预测代码
- 加入后处理方法
- 引入半监督方法：伪标签
- 增加数据增强方法：MixUp、Crop_and_Patch
- 改善代码结构
- 加入tensorboardX可视化输出
- 类别不均衡解决办法：focal loss
- 引入辅助loss：边缘损失、KL散度、向量场损失
- 总结训练步骤、技巧
- 分享预训练模型
-
场景分类
百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1NFvL8KV4pRwumBah05GG8A 密码:x5k0
-
语义分割
百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1VXMLTCZM10quebX6Wf169w 密码:cmt7
百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1LiMjwotcnQus0HFntEiZog 密码:3obz
百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1LM6WX6zgihzIlY5OJWGEFA 密码:n8n0
-
数据集信息
-
样例展示
-
https://github.com/kazuto1011/deeplab-pytorch
https://github.com/fregu856/deeplabv3
author: hk
qq：3025531252
email: 3025531252@qq.com