CoinCheung/DeepLab-v3-plus-cityscapes
mIOU=80.02 on cityscapes. My implementation of deeplabv3+ (also know as 'Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation' based on the dataset of cityscapes).
🚦 DeepLab-v3-plus triển khai PyTorch trên Cityscapes
Triển khai DeepLab-v3-plus (Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution) bằng PyTorch, huấn luyện trên bộ dữ liệu Cityscapes với mIOU đạt 70.54.
Đây là phiên bản cá nhân hóa của mô hình DeepLab-v3-plus dựa trên bộ dữ liệu Cityscapes. Dự án sử dụng Python 3.5 và PyTorch 1.0.0 (build từ nguồn), yêu cầu ít nhất PyTorch 1.0 do sử dụng torch.distributed. Huấn luyện mô hình cần 2 GPU 1080Ti, mỗi GPU có ít nhất 9GB bộ nhớ.
✨ Điểm nổi bật
- mIOU 70.54: Kết quả đánh giá trên tập validation của Cityscapes.
- Hỗ trợ huấn luyện phân phối: Sử dụng
torch.distributed.launchđể chạy trên nhiều GPU. - Tự động đánh giá: Mô hình được đánh giá tự động sau khi huấn luyện.
- Hỗ trợ đánh giya đa GPU: Có thể chạy
evaluate.pytrên nhiều GPU. - Cấu hình linh hoạt: Các siêu tham số được định nghĩa trong
configs/configurations.py. - Hỗ trợ dataset tùy chỉnh: Có thể triển khai dataset riêng bằng cách tham khảo
cityscapes.py. - Mô hình pretrained: Cung cấp file
.pthđược huấn luyện trước trên Cityscapes.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không giống các triển khai chung chung, dự án này tập trung tối ưu cho bộ dữ liệu Cityscapes với mIOU khá cao. Quy trình huấn luyện và đánh giá được thiết kế rõ ràng, hỗ trợ cả đơn GPU và đa GPU thông qua torch.distributed. Phù hợp cho nghiên cứu phân đoạn ảnh đường phố và các bài toán computer vision liên quan.
#DeepLabV3Plus #PyTorch #Cityscapes #SemanticSegmentation #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.
Tensorflow 2.3.0 implementation of DeepLabV3-Plus
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠