ENet Real Time Semantic Segmentation

ENet - 实时语义分割

用于实时语义分割的神经网络架构。
在此存储库中，我们复制了 ENet 论文 - 可在移动设备上用于实时语义分割。该论文的链接可以在这里找到：ENet

如何使用？

0. 该存储库附带一个方便的笔记本，您可以将其与 Colab 一起使用。
   您可以在此处找到笔记本的链接：ENet - 实时语义分割
   在 Colab 中打开：在 Colab 中打开

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0. 克隆存储库并将 cd 放入其中

 git clone https://github.com/iArunava/ENet-Real-Time-Semantic-Segmentation.git
cd ENet-Real-Time-Semantic-Segmentation/

1. 使用此命令来训练模型

 python3 init.py --mode train -iptr path/to/train/input/set/ -lptr /path/to/label/set/

2. 使用此命令来测试模型

 python3 init.py --mode test -m /path/to/the/pretrained/model.pth -i /path/to/image/to/infer.png

3. 使用--help获取更多命令

 python3 init.py --help

一些结果

参考

1. A. Paszke、A. Chaurasia、S. Kim 和 E. Culurciello。 Enet：用于实时语义分割的深度神经网络架构。 arXiv 预印本 arXiv:1606.02147, 2016。

引文

 @inproceedings{ BrostowSFC:ECCV08,
  author    = {Gabriel J. Brostow and Jamie Shotton and Julien Fauqueur and Roberto Cipolla},
  title     = {Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds},
  booktitle = {ECCV (1)},
  year      = {2008},
  pages     = {44-57}
}

@article{ BrostowFC:PRL2008,
    author = "Gabriel J. Brostow and Julien Fauqueur and Roberto Cipolla",
    title = "Semantic Object Classes in Video: A High-Definition Ground Truth Database",
    journal = "Pattern Recognition Letters",
    volume = "xx",
    number = "x",   
    pages = "xx-xx",
    year = "2008"
}

执照

此存储库中的代码根据 BSD v3 Licemse 分发。
随意分叉并享受:)