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一大波PyTorch图像分割模型来袭俄罗斯程序员出品新model zoo

发布时间:2019-05-20 20:10 来源:未知 编辑:admin

  这个新集合由俄罗斯的程序员小哥Pavel Yakubovskiy一手打造,包含四种模型架构和30种预训练骨干模型(backbone),官方文档列举了四条主要特点:

  授人以鱼不如授人以渔,放出了model zoo还不算,小哥还贴心地提供了如何使用CamVid数据集进行训练的示例。

  CamVid数据集是计算机视觉领域常用的一个数据集,通常用来进行街景分割。

  俄罗斯小哥用这个数据集训练了一个能识别出图片中汽车的新模型。无论这辆车是隐藏在暗夜之中还是只有黄豆大小,都逃不出图像分割模型的手掌心。

  构建模型时他选择了传奇的Unet架构,并使用了se_resnext50_32x4d这个预训练骨干模型。

  听上去好像很厉害的样子,但群众都相信眼见为实,不看看模型训练效果如何,心里难免有一丢丢怀疑。

  Pavel Yakubovskiy小哥还在Colab上放了用Catalyst(PyTorch上的高级框架)训练模型的代码,感兴趣的话可以直接在浏览器上跑一下。

  根据训练任务的不同,可以通过调整骨干模型来改变网络结构,并且使用预训练权重来进行初始化:

  所有的模型都有预训练编码器,因此准备数据的方法必须与进行权重训练时一致:

  其实Pavel Yakubovskiy小哥早在去年就发布了一个基于Keras的图像分割model zoo,一经推出就颇受欢迎。

  一样的配方,一样的味道,简单易用,一脉相承。麻麻再也不用担心我找不到合适的预训练模型。

  不过基于Keras的版本预训练模型要少一些,小哥也没有放出对应的示例,效果如何,就需要自己去检验啦~

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