SemanticSegmentation:pytorch中基于标签，标注，带有训练有素的皮肤，猫和披萨顶部分割示例的分割模型训练...

语义分割 概述 该项目开始替代使用传统计算机视觉技术的项目。 该项目实现了两个模型， FCNResNet101从torchvision进行精确分割 BiSeNetV2用于实时分割 这些模型通过标签标注中的蒙版进行训练。 由于labelme注释允许每个像素包含多个类别，因此我们使用了multi-label语义分段。 精确模型和实时模型都在预训练的目录中。 入门 预先训练的模型与git-lfs一起存储在仓库中，当您克隆时，请确保已通过调用拉出文件， git lfs pull 或直接从github下载它们。 该项目使用conda来管理其环境； 一旦安装了conda，我们就创建环境并激活它， conda env create -f enviroment.yml conda activate semantic_segmentation 。 在窗户上; powershell需要初始化，执行策