Deep Extreme Cut (DEXTR) PyTorch 项目使用教程

Deep Extreme Cut (DEXTR) PyTorch 项目使用教程

DEXTR-PyTorch Deep Extreme Cut http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/dextr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DEXTR-PyTorch

1. 项目介绍

Deep Extreme Cut (DEXTR) 是一种基于深度学习的图像分割技术，它使用图像中的极点（如最左、最右、最上、最下像素点）作为输入，通过卷积神经网络（CNN）实现精确的对象分割。DEXTR 的创新之处在于向图像输入中添加了一个额外的通道，该通道包含每个极点中心的正态分布。CNN 学习将这些信息转换为目标对象的分割。本项目是基于 PyTorch 的 DEXTR 实现。

2. 项目快速启动

环境准备

• 操作系统：支持 Linux 或 macOS
• Python 版本：3.6
• Miniconda 或 Anaconda

克隆代码库

git clone https://github.com/scaelles/DEXTR-PyTorch.git
cd DEXTR-PyTorch

安装依赖

conda install pytorch torchvision -c pytorch
conda install matplotlib opencv pillow scikit-learn scikit-image

下载预训练模型

cd models/
chmod +x download_dextr_model.sh
./download_dextr_model.sh
cd ..

运行示例

python demo.py

如果一切正常，你将看到示例结果。

训练与评估

安装 Tensorboard：

pip install tensorboard tensorboardx

下载预训练的 PSPNet 模型：

cd models/
chmod +x download_pretrained_psp_model.sh
./download_pretrained_psp_model.sh
cd ..

设置 mypath.py 中的路径，指向 PASCAL/SBD 数据集的位置。运行以下命令开始训练：

python train_pascal.py

根据需要调整参数（例如 gpu_id）。

3. 应用案例和最佳实践

DEXTR 可用于以下场景：

• 引导式分割（Grabcut-style）
• 交互式分割
• 视频对象分割
• 密集分割标注

4. 典型生态项目

目前，DEXTR PyTorch 的典型生态项目包括：

• DEXTR-KerasTensorflow：基于 Keras 和 Tensorflow 后端的 DEXTR 实现。
• pytorch-deeplab-resnet：DeepLab-v2 的 PyTorch 重现。

以上就是 Deep Extreme Cut (DEXTR) PyTorch 项目的使用教程。希望对您有所帮助！

DEXTR-PyTorch Deep Extreme Cut http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/dextr 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DEXTR-PyTorch