maybeShewill-CV的实时场景图像分割模型：Bisenetv2-Tensorflow

maybeShewill-CV的实时场景图像分割模型：Bisenetv2-Tensorflow

bisenetv2-tensorflow Unofficial tensorflow implementation of real-time scene image segmentation model "BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bisenetv2-tensorflow

项目基础介绍

本项目是开源技术专家MaybeShewill-CV在GitHub上发布的开源项目，它基于Tensorflow框架实现了实时场景图像分割模型BiSeNet V2。BiSeNet V2是一种双边网络，通过引导聚合实现实时语义分割。该项目的主要编程语言是Python。

核心功能

1. 实时图像分割：项目提供的模型能够在实时场景中对图像进行有效的分割，适用于自动驾驶、机器人视觉等对实时性要求较高的场景。

2. 高性能网络架构：BiSeNet V2网络具有高效的结构设计，能够在保证分割精度的同时，实现较高的帧率。

3. 易于部署：项目提供了详尽的安装指南和数据准备步骤，方便用户快速搭建和部署模型。

4. 多GPU训练支持：默认情况下，训练脚本支持多GPU训练模式，可以加速模型的训练过程。

5. TensorRT加速：通过TensorRT引擎，模型在GPU上的推理速度可以得到进一步提升。

最近更新的功能

• 模型性能优化：最近的项目更新可能包括对模型性能的优化，以提高分割准确度和推理速度。

• 代码清理和文档完善：项目可能经过代码的清理和重构，同时文档也得到了更新和完善，使得项目更加易于理解和维护。

• 新增工具和脚本：可能新增了一些工具和脚本，用于模型的性能分析和评估，帮助用户更好地理解模型性能。

• 训练和测试脚本更新：为了适应新的数据集或改进的训练策略，训练和测试脚本可能进行了相应的更新。

以上内容基于项目描述和开源代码库的当前状态，具体更新内容请查看项目仓库的提交历史和文档。

bisenetv2-tensorflow Unofficial tensorflow implementation of real-time scene image segmentation model "BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation for Real-time Semantic Segmentation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bisenetv2-tensorflow