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matlab代码先保存在运行-refinenet:RefineNet:用于高分辨率语义分割的多路径优化网络
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matlab代码先保存在运行多路径精炼网 基于MATLAB的框架,用于语义图像分割和图像上的一般密集预测任务。 这是以下论文及其扩展的源代码: RefineNet:用于高分辨率语义分割的多路径优化网络; CVPR 2017 TPAMI 2019中的RefineNet扩展: 火炬实施 该代码库仅提供基于MATLAB和MatConvNet的实现。 弗拉基米尔·涅克拉索夫(Vladimir Nekrasov)可以在以下位置提供Pytorch实施和RefineNet的轻量级版本: 更新说明 2016年12月23日:我们对代码进行了重大更新。 ( new! ) 2018年2月13日: 添加了多尺度预测和评估代码。 我们添加了演示文件,用于多尺度预测,融合和评估。 有关更多详细信息,请参阅下面的“ Testing部分。 可用的新模型:使用改进的残差合并的训练模型。 可用于以下数据集:NYUDv2,Person_Parts,PASCAL_Context,SUNRGBD,ADE20k。 这些模型将提供比我们的CVPR论文中报告的结果更好的性能。 可用的新模型:使用ResNet-152对所有7个数据集进
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matlab代码先保存在运行-refinenet:RefineNet:用于高分辨率语义分割的多路径优化网络 (580个子文件)
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COPYING 735B
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nnpooling.cu 6KB
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vl_nnnormalize.cu 5KB
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nnbias_blas.hpp 5KB
datacu.hpp 4KB
cudnnhelper.hpp 3KB
bnorm.hpp 2KB
nnbnorm.hpp 2KB
nnconv.hpp 2KB
roipooling.hpp 2KB
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