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fastseg:Mobile MobileNetV3的PyTorch实现用于实时语义分割,具有预先训练的权重和最新性能
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2021-04-13
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快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码,并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割,包括Mapillary Vistas,KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 (大型和小型变体)的实现,具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3%的mIoU精度,而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前,您可以执行以下操作: 加载预训练的Mo
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fastseg-master.zip (20个子文件)
fastseg-master
onnx_infer.py 994B
LICENSE.txt 1KB
onnx_optimize.py 1KB
infer.py 2KB
requirements.txt 106B
demo
fastseg-semantic-segmentation.ipynb 1.14MB
fastseg
model
mobilenetv3.py 4KB
lraspp.py 5KB
base.py 4KB
efficientnet.py 6KB
utils.py 2KB
__init__.py 55B
image
colorize.py 794B
__init__.py 24B
palette.py 453B
setup.py 1KB
README.md 11KB
onnx_export.py 2KB
.editorconfig 126B
.gitignore 55B
共 20 条
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MaDaniel
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