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EfficientPS:用于训练EfficientPS进行全景分割的PyTorch代码https
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2021-03-19
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EfficientPS:有效的全景分割 EfficientPS是用于全景分割的最先进的自顶向下方法,其目标是为输入图像中的每个像素以及实例标签分配语义标签(例如,汽车,道路,树木等) (例如ID为1、2、3等)到属于事物类别的像素。 该存储库包含IJCV'2021论文的PyTorch实现。该存储库建立在和代码库的基础上。 如果您发现该代码对您的研究有用,请考虑引用我们的论文: @article{mohan2020efficientps, title={Efficientps: Efficient panoptic segmentation}, author={Mohan, Rohit and Valada, Abhinav}, journal={International Journal of Computer Vision (IJCV)}, year={2021} }
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EfficientPS:用于训练EfficientPS进行全景分割的PyTorch代码https (260个子文件)
grid_sampler_cpu.cpp 35KB
deform_conv_cuda.cpp 29KB
nms_cpu.cpp 7KB
roi_align_cuda.cpp 5KB
affine_grid_cuda.cpp 5KB
roi_sampling_cpu.cpp 5KB
carafe_cuda.cpp 5KB
grid_sampler_cudnn.cpp 4KB
deform_pool_cuda.cpp 4KB
grid_sampler.cpp 3KB
roi_pool_cuda.cpp 3KB
carafe_naive_cuda.cpp 3KB
masked_conv2d_cuda.cpp 3KB
roi_sampling.cpp 3KB
sigmoid_focal_loss.cpp 2KB
compiling_info.cpp 1KB
nms_cuda.cpp 576B
deform_conv_cuda_kernel.cu 42KB
grid_sampler_cuda.cu 32KB
carafe_cuda_kernel.cu 20KB
deform_pool_cuda_kernel.cu 16KB
roi_align_kernel_v2.cu 13KB
roi_align_kernel.cu 11KB
roi_sampling_cuda.cu 8KB
carafe_naive_cuda_kernel.cu 7KB
roi_pool_kernel.cu 7KB
sigmoid_focal_loss_cuda.cu 6KB
nms_kernel.cu 5KB
masked_conv2d_kernel.cu 5KB
grid_sampler_cuda.cuh 8KB
cuda.cuh 349B
.gitignore 2KB
roi_sampling.h 10KB
grid_sampler_cpu.h 8KB
common.h 2KB
checks.h 549B
pytest.ini 293B
LICENSE 34KB
README.md 6KB
intro.png 166KB
gen_efficientnet.py 59KB
auto_augment.py 36KB
transforms.py 32KB
reppoints_head.py 27KB
efficientnet_builder.py 26KB
guided_anchor_head.py 25KB
resnet.py 21KB
atss_head.py 19KB
fcos_head.py 18KB
mean_ap.py 18KB
efficientPS.py 18KB
deform_conv.py 17KB
fovea_head.py 16KB
coco.py 16KB
grid_head.py 15KB
cityscapes.py 15KB
mobilenetv3.py 15KB
generalized_attention.py 15KB
flops_counter.py 14KB
two_stage.py 14KB
anchor_head.py 14KB
test_mixins.py 13KB
test_forward.py 12KB
conv2d_layers.py 12KB
guided_anchor_target.py 12KB
bbox_head.py 11KB
test_config.py 11KB
test_heads.py 11KB
setup.py 11KB
deform_pool.py 10KB
carafe.py 9KB
test_assigner.py 8KB
max_iou_assigner.py 8KB
fcn_sep_mask_head.py 8KB
fcn_mask_head.py 8KB
ssd_head.py 8KB
custom.py 8KB
transforms.py 8KB
train.py 8KB
two_way_fpn.py 7KB
efficientps_semantic_head.py 7KB
base.py 7KB
maskiou_head.py 7KB
free_anchor_retina_head.py 7KB
anchor_target.py 7KB
test_sampler.py 7KB
inference.py 7KB
formating.py 7KB
convfc_bbox_head.py 7KB
efficientPS_multigpu_sample.py 7KB
assign_result.py 7KB
efficientPS_singlegpu_sample.py 7KB
atss_assigner.py 7KB
iou_loss.py 6KB
loading.py 6KB
point_target.py 6KB
recall.py 6KB
ghm_loss.py 6KB
decorators.py 6KB
test.py 6KB
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司幽幽
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