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matlab的素描代码-SketchyScene-pytorch:PyTorch的“SketchyScene”的语义/实例分段的...
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matlab的素描代码粗略场景火炬 该存储库是SketchyScene数据集上语义分割(适应于DeepLab-v2)和实例分割(适应于Mask R-CNN)的官方PyTorch实现。 (ECCV 2018) | | | 大纲 语义分割 请参见Semantic_Segmentation目录下的代码。 要求 的Python 3.5 PyTorch 0.4.1 火炬视觉0.2.1 (可选)Tensorflow(> = 1.4.0) 准备工作 下载全部内容,然后按照说明将其放置在data目录下。 下载ImageNet预训练的“ ResNet-101” pytorch模型(用于初始训练),并将其放在resnet_pretrained_model目录下。 我们提供了将我们的模型转换为pytorch模型的实现。 火车 对于基于ImageNet预训练的“ ResNet-101”模型的训练: python3 semantic_main.py --mode='train' --init_with='resnet' --log_info=1 --ignore_class_bg=1 从[ 'resnet' ,
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SketchyScene-pytorch-master.zip (61个子文件)
SketchyScene-pytorch-master
Semantic_Segmentation
semantic_main.py 20KB
resnet_pretrained_model
README.md 86B
tools
adapted_deeplab_tf.py 18KB
tensorflow_util.py 1KB
convert_tf2pth.py 13KB
semantic_visualize.py 1KB
logger.py 2KB
libs
segment_densecrf.py 1KB
data_loader.py 893B
adapted_deeplab_pytorch.py 7KB
configs.py 3KB
README.md 12KB
Instance_Segmentation
SketchDataset.py 4KB
segment_inference.py 7KB
segment_evaluate.py 8KB
pretrained_model
README.md 285B
tools
convert_from_keras.py 4KB
logger.py 2KB
libs
config.py 6KB
TakaoPGothic.ttf 5.95MB
edgelist_utils_matlab
edgelist_main.m 707B
drawedgelist.m 5KB
lineseg.m 3KB
maxlinedev.m 2KB
edgelink.m 21KB
filledgegaps.m 4KB
README.md 602B
edgelist_visualize.m 1KB
findisolatedpixels.m 1KB
findendsjunctions.m 4KB
cleanedgelist.m 13KB
utils.py 27KB
model.py 86KB
__init__.py 0B
edgelist_utils.py 5KB
visualize.py 20KB
nms
src
nms_cuda.c 2KB
nms.c 3KB
cuda
nms_kernel.cu 3KB
nms_kernel.h 341B
nms_cuda.h 108B
nms.h 155B
nms_wrapper.py 529B
__init__.py 0B
pth_nms.py 1KB
build.py 774B
roialign
__init__.py 0B
roi_align
crop_and_resize.py 2KB
src
crop_and_resize.c 10KB
crop_and_resize_gpu.c 2KB
crop_and_resize.h 525B
cuda
crop_and_resize_kernel.cu 8KB
crop_and_resize_kernel.h 704B
crop_and_resize_gpu.h 540B
__init__.py 0B
roi_align.py 2KB
build.py 1KB
.gitignore 110B
segment_train.py 4KB
data
README.md 341B
.gitignore 206B
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