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Road_segmentation:2020年秋季机器学习课程的项目2
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2021-04-16
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ML项目:道路分割 2020年秋季机器学习的项目2在aicorwd.com上EPFL机器学习课程范围内提出的道路分割挑战的背景下,我们的团队提出了一种基于U-Net架构的深度学习解决方案,成为目前最先进的细分问题。 通过执行预处理和后处理步骤,并使用具有Focal Loss的Adam优化器,我们能够获得令人满意的模型,该模型能够在测试集上获得0.886的F1评分和0.940的准确度。 团队成员 玛丽安·范·德·梅尔(Marijn VAN DER MEER) 莱昂·曼恩特(LéoMEYNENT) 文森特·托尼尔(Vincent TOURNIER) 预训练模型 不幸的是,我们的模型过于庞大,无法放入该存储库。 您可以自己训练它(这不能保证您会获得完全相同的结果),也可以从下载它。 存储库的结构: 该数据集可在aicrowd.com的官方页面上。 资料来源:主要脚本的辅助功能; 文件夹内
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Road_segmentation-main.zip (12个子文件)
Road_segmentation-main
source
images.py 9KB
helper_functions.py 4KB
submission_to_mask.py 1KB
README.md 561B
postprocessing.jar 2.33MB
mask_to_submission.py 2KB
constants.py 747B
run.py 11KB
Report_road_segmentation.pdf 1.15MB
README.md 2KB
data
README.md 133B
.gitignore 2KB
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流浪的夏先森
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