Pspnet模型训练私有数据集

1.准备工作

论文:PSPNET

代码:github

环境准备:

PyTorch>=1.1.0, Python3, tensorboardX
注:pytorch为gpu版本

2.论文介绍

PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)是一种用于图像语义分割的深度卷积神经网络模型。它于2016年由中国科学院自动化研究所提出,旨在解决图像语义分割中的像素级别分类问题。

PSPNet的核心思想是利用金字塔池化模块来捕捉不同尺度上的上下文信息,以提高对图像语义的理解和分割准确性。该模型的主要特点包括:

1.金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module):该模块通过在不同尺度上进行池化操作,从不同层次上捕捉图像的全局和局部上下文信息。它能够有效地扩展感受野,使网络能够对不同尺度的对象和场景进行细粒度的分割。

2.R

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