前言我们将借鉴ARouter的开发思路，扩展新的功能。上一篇我们已经订好了XML协议，并且把XML中的内容，保存到了DeepLinkSoConfig中，接下来就是完成剩下的功能。正文首先我们需要一个入口，类似于ARouter的SchameFilterActivity：/**
* DeepLink中转页面
* */
class DeepLinkSoActivity : AppCompatActi
好长一段时间没有和大家见面，但是在学习群里，大家每天都是非常活跃的进行着学术邻域的探讨，今天算是四月的初始，又是一个清爽明媚的季节，在这个样的季节中，大家一定都有很大的动力，去学习去科研去努力去进步！今天给大家分享的是这个系列的最后一篇——DeepLab V3。Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation论文下载地址：h
import torch # 导入 PyTorch 库
import torch.nn as nn # 导入 PyTorch 神经网络模块
import torch.nn.functional as F # 导入 PyTorch 函数模块
from torchvision.models.segmentation import deeplabv3_resnet50 # 从 torchvisi
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2023-07-27 08:58:48
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目录一、源码、数据集和预训练下载（1）源码下载(2)KITTI数据集下载（3）预训练权重下载 二、预测1.单张图片预测2.整个数据集预测一、源码、数据集和预训练下载（1）源码下载源码位置：https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch点击：Code > Download ZIP 下载即可。 下载完成后，解压到Ubuntu桌面（
UPDATE：如果想对自己滴数据进行训练，参见这一篇《（超详细很完整）tensorflow下利用deeplabv3+对自己的数据进行训练》，不过得先完成本文滴配置~最近在做语义分割，于是实现deeplabv3+?我的环境：ubuntu 16.04
anaconda3
tensorflow-gpu 1.11.0 文章目录clone models文件测试model_test.pyCityscapes
一、数据集制备用于海岸线项目的语义分割数据集制备与VOC格式相同（关于VOC格式说明可参加链接1）。首先需要在dataset目录下建立如下图所示的自己的数据集目录，比如我的是海岸线分割数据集，那么在dataset下就建立起sealand文件夹。然后在sealand文件夹下建立起ImageSets、JPEGImages、SegmentationClass三个文件。其中JPEGImages，存放所有的
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2023-07-27 08:59:10
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DeepLabv3：语义图像分割
原创
2021-07-16 17:40:34
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Pytorch搭建DeepLabv3前言原理带空洞卷积的backboneASPP输出层代码实现 前言学习一下经典语义分割网络DeepLabv3DeepLabv3相比于v1和v2网络的改进在于： ①重新讨论了空洞卷积的使用，在级联模块和空间金字塔池化的框架下，能够获取更大的感受野从而获取多尺度信息。 ②改进了ASPP模块：加入了BN层，以级联或并行的方式布局模块。 ③讨论了一个重要问题：使用大采样
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2023-08-18 11:37:50
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用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置 本文是使用的Linux发行版之一的Ubuntu18.04，在pytorch下复现的，使用Windows或者在tensorflow上复现的同学自动略过；本文持续更新中，有同学有环境配置上不懂的问题，随时可以在评论区发表评论，博主看到后会给出指导；运行Deeplabv3需要的硬件显卡需要好一点，本文使用的是NVIDIA G
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2023-10-16 23:33:22
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哈喽大家好 ！ 我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！代码奉上：https://github.com/bubbliiiing/deeplabv3-plus-pytorch图像分割可以分为两类：语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），其区别如图所示。 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类，但是实例分割更进一
目录1. PyTorch介绍2. 使用PyTorch进行深度学习3. 词嵌入：编码形式的词汇语义4. 序列模型和LSTM网络 1. PyTorch介绍Torch张量库介绍深度学习的所有计算都是在张量上进行的,其中张量是一个可以被超过二维索引的矩阵的一般表示形式。稍后我们将详细讨论这意味着什么。首先，我们先来看一下我们可以用张量来干什么。# 作者: Robert Guthrie
impo
[图像识别]Pytorch实现10 Monkey Species Classification 文章目录[图像识别]Pytorch实现10 Monkey Species Classification更新 2024/2/19:1.数据集选取1.1下载地址1.2数据集描述2.自定义torch数据集类2.1自定义数据集需要实现哪些功能2.2自定义数据集可能会用到的库2.3自定义类中的数据预处理模块2.4
照葫芦画瓢总结记录了一下DeepLab分割系列，并对Deeplab V3++实现一、DeepLab系列理解1、DeepLab V1原文：Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs（https://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf） 收录：ICLR 201
一、回顾机器学习二、深度学习回顾激活函数这些卷积是语义分割的一个核心内容！ 三、语义分割简介什么是语义分割？语义分割（semantic segmentation）：按照“语义”给图像上目标类别的每一个点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上区分开，可以理解为像素级别的分类任务。语义分割有哪些评价指标？ü1.像素精度（pixel accuracy ）：每一类像素正确分类的个数/ 每一类像素
DeepFaceLab：一个简单，灵活的可扩展换脸框架时间有限，翻译仓促，为个人学习所用，仅供参考。DeepFaceLab: A simple, flexible and extensible face swapping frameworkpaper：https://arxiv.org/abs/2005.05535open-source：https://github.com/iperov/Deep
Linux下Pytorch版deeplabv3+环境配置训练自己的数据集开发环境数据集准备1.VOC数据集格式`JPEGImages`里面放原图`SegmentationClass`里面放对应的mask图片png格式，注意要和`JPEGImages`里的图片一一对应`ImageSets/ Segmentation`的txt文件中放去掉后缀的图片名2.json转换mask图片3.提取出所有文件夹中
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2023-10-26 14:08:31
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文章目录损失函数1、损失函数概念（1）概述（2）`PyTorch`中的Loss2、交叉熵损失函数3、NLL/BCE/BCEWithLogits Loss（1）`nn.NLLLoss`（2）`nn.BCELoss`（3）`nn.BCEWithLogitsLoss`4、其余14种损失函数介绍（1）`nn.L1Loss`（2）`nn.MSELoss`（3）`SmoothL1Loss`（4）`Poiss
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2023-10-27 06:49:06
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项目场景：问题描述：
使用计算机视觉技术和英特尔® AI 分析工具套件为自动驾驶车辆开发实时对象检测模型。参赛团队需要创建一个深度学习模型，用于准确检测行人、车辆、交通标志和交通信号等对象。该模型需要具有高准确度和低延迟，能够满足自动驾驶车辆安全导航的需求。预期解决方案：：使用英特尔® AI 分析工具套件中的适当组件开发一个深度学习模型，用于准确、快速检测并对道路上的对象进行分割。：使用包括挑战赛
原创
2023-09-01 15:20:42
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分享谷歌在ECCV2018上发表的一篇语义分割的论文——DeepLabv3+，这是DeepLabv3的升级版本。开源代码地址：● Tensorflow版本：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab● Pytorch版本：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/
1 deeplabv3的主要贡献我们知道：连续的池化和下采样，使特征分辨率下降，不利于定位全局特征或上下文之间的互相作用有利于语义分割的效果 deeplabv3的主要贡献提出了更通用的框架，适用于更多网络改进了ASPP：由不同采样率的空洞卷、BN层组成，尝试以级联并行的方式设计模块大采样的空洞卷积：使用大采样率的3x3 的空洞卷积，此时由于图像边界响应无法捕捉远距离信号，就会退化成1x1的卷积2
