MMSegmentation代码课

最新推荐文章于 2025-05-31 12:26:20 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
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MMSegmentation 是 OpenMMLab 开源的基于 PyTorch 实现的功能强大的语义分割工具箱，丰富的语义分割模型： 已支持 11 种主干网络和 34 种算法，例如常用模型 FCN， PSPNet 和 DeepLabV3；Transformer 模型，Swin Transformer、Segmenter 和 SegFormer； Real-Time 实时分割模型， ICNet、BiSeNet 和 STDC 等；以及最近流行的网络 ConvNeXt 和 MAE。

本课程主要讲授

安装MMSegmentation

预训练语义分割模型预测-单张图像-命令行

预训练语义分割模型预测-单张图像-Python API

预训练语义分割模型预测-视频

Kaggle实战-油拜卫星航拍多类别语义分割

Kaggle实 小慧小球组织病理切片语义分割

MMSegmentation代码实战作业

【程序员AI入门：基础】1.普通程序员如何迈进AI时代？
RickyIT的专栏
05-01 604
在AI时代，程序员面临角色重构和编程模式转型的挑战与机遇。传统程序员需从纯代码转向AI工程化，聚焦场景拆解、工具整合和流程优化。AI应用开发的核心是“模型即服务”，传统硬编码逻辑逐渐被模型预测替代。程序员需掌握数学基础、编程语言与工具链、机器学习理论等核心知识体系，并在计算机视觉、自然语言处理、生成式AI和AI工程化等方向进行专项突破。通过Kaggle竞赛和工业级项目开发，程序员可以系统化提升能力，并参与开源项目贡献，持续追踪前沿技术，构建AI时代竞争力。
【Python:Pycharm】mmSegmentation语义分割框架教程
weixin_44883789的博客
07-07 9276
MMSegmentation是openmmlab项目下开源的图像语义分割框架，目前支持pytorch，由于其拥有pipeline加速，完善的数据增强体系，完善的模型库，作为大数据语义分割训练及测试的代码框架是再好不过了。
OpenMMLab-AI实战营第二期——5-2. MMSegmentation代码课
啷个哩个啷
06-18 684
视频链接：
第九讲 MMSegmentation代码课
weixin_39109575的博客
06-14 123
本课程主要是以迪拜卫星航拍多类别语义分割为例，基于pspnet模型，实现语义分割的训练、测试、推理、评估等整套流程。
AI实战营第二期 第八节 《MMSegmentation代码课》——笔记9
AI浩
06-13 963
【课程链接】https://www.bilibili.com/video/BV1uh411T73q/【讲师介绍】张子豪 OpenMMLab算法工程师【学习形式】录播+社群答疑【作业布置】本次课程为实战课，需提交笔记+作业。
Day9:MMSegmentation代码课
qq_64392587的博客
06-18 266
下载整理好的数据集；可视化探索数据集；准备config配置文件；MMSef训练语义分割模型；可视化训练日志；用训练得到的模型预测；测试集性能评估；
OpenMMLab-9-MMSegmentation代码课
sinat_29552897的博客
06-17 193
仓库地址：https://github.com/TommyZihao/MMSegmentation_Tutorials/tree/main/20230612。基于jupyter-notebook，学习MMSegmentation怎么用。
【OpenMMLab AI实战营二期笔记】第九天 MMSegmentation代码课
qq_41776136的博客
06-14 743
下载整理好的数据集；可视化探索数据集；准备config配置文件；MMSef训练语义分割模型；可视化训练日志；用训练得到的模型预测；测试集性能评估；
【OpenMMLab】AI实战营第二期Day9：MMSegmentation代码课
墨门
06-14 474
本视频介绍了使用OpenIMLab的语义分割算法库MMSegmentation进行图像语义分割的方法。
【OpenMMLab】MMSegmentation 代码
DplusC的博客
06-14 246
第一课：【OpenMMLab】OpenMMLab概述 第二课：【OpenMMLab】人体姿态估计、关键点检测与MMPose 第三课：【openMMLab】MMPose 代码教程 第四课：【OpenMMLab】深度学习预训练与 MMPreTrain 第五课: 【OpenMMLab】MMPretrain 代码教程 第六课：【OpenMMLab】目标检测与MMDetection 第七课：【OpenMMLab】MMDetection 代码 第八课：【OpenMMLab】语义分割与MMSegmentationMMSe
【InternLM 实战营第二期笔记+作业06】Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
zzzibo的博客
05-19 1856
lagent关于工具部分的介绍文档在动作 — Lagent继承 BaseAction 类实现简单工具的 run 方法；或者实现工具包内每个子工具的功能简单工具的 run 方法可选被 tool_api 装饰；工具包内每个子工具的功能都需要被 tool_api 装饰下面我们将实现一个调用和风天气 API 的工具以完成实时天气查询的功能。2.3.1创建工具文件写入内容import os@tool_api"""一个天气查询API。可以根据城市名查询天气信息。
Python实现P-PSO优化算法优化循环神经网络LSTM分类模型项目实战
最新发布
张陈亚的博客
05-31 887
【摘要】本项目提出一种基于改进粒子群算法(P-PSO)优化LSTM神经网络的分类模型。针对传统LSTM训练中易陷入局部最优等问题，采用带压缩因子的PSO算法优化网络初始参数，提升模型性能。实验使用包含10个特征和2000条样本的数据集，经过数据预处理和探索性分析后，构建P-PSO-LSTM模型。结果表明，优化后的模型在测试集上准确率达95%，F1分数为0.9533，显著优于基准模型。该方法有效解决了LSTM训练过程中的参数敏感问题，为序列分类任务提供了可靠解决方案。完整数据和代码可通过文末方式获取。
深度学习教学目录
FJN110的博客
05-30 628
深度学习课程：面向计算机视觉、深度学习小白，本产品包含但不限于以下文档 一、环境配置详解，全平台支持 提供Windows、Linux、树莓派、瑞芯微板（RK）等多平台下的PyTorch与TensorFlow环境配置教程，图文并茂，细致入微，确保每一位学习者都能顺利完成环境搭建。 同时，文档中还详细讲解了服务器部署、AI大模型运行、Docker容器配置、VNC远程连接等高级内容，适用于科研和生产环境。
【专题】深度学习期末复习资料（题库）
Pqf18064375973的博客
05-30 459
深度学习期末复习资料（题库）
正则化-深度学习
FJN110的博客
05-30 123
正则化参数（通常记作 λ\lambdaλ 或 α\alphaα）在机器学习中的作用是通过控制模型的复杂度来防止过拟合。
基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测
专注AI大模型,软件混淆,授权
05-29 152
本文提出了一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测。该模型通过多尺度卷积捕获不同时间尺度的局部特征，利用扩张卷积扩大感受野捕捉长期依赖，并借助LSTM处理序列数据的时序关系。文章详细介绍了模型架构、关键技术原理，并提供了完整的PyTorch实现代码，包括数据预处理、模型定义、训练过程和评估方法。实验结果表明，该模型能有效提取时空特征，在金融、气象、交通等领域具有广泛应用前景。代码实现完整且注释详尽，便于读者理解和使用。
深度学习实战110-基于深度学习的工业系统故障诊断技术研究（卷积网络+注意力机制模型）
微学AI的博客
05-30 311
工业系统故障诊断是确保现代工业设备安全稳定运行的关键技术环节。随着工业自动化和智能化水平的不断提高，传统故障诊断方法在应对日益复杂、多变的工业环境时显得力不从心。基于深度学习的故障诊断技术因其强大的特征学习能力和自适应性，已成为当前研究的热点和工业应用的前沿。本文将探讨一种融合卷积神经网络(CNN)和注意力机制的深度学习模型，用于工业系统故障诊断，包括项目背景、系统架构、技术原理、数据样例以及相关代码实现。
基于CNN的OFDM-IM信号检测系统设计与实现
huanghm88的专栏
05-30 285
基于CNN的OFDM-IM信号检测系统摘要 本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的正交频分复用索引调制(OFDM-IM)信号检测方法。通过构建包含多层卷积、批归一化和ReLU激活的CNN模型，实现了对OFDM-IM信号的端到端检测。系统采用双通道输入处理信号的实部和虚部，并在不同信噪比(SNR)条件下进行性能评估。实验结果表明，CNN检测器在AWGN和瑞利衰落信道中均能有效工作，其误码率性能接近传统ML检测器，同时显著降低了计算复杂度。该方法为5G及未来无线通信系统提供了一种高效可靠的信号检测解决方案。
mmsegmentation运行别人代码
01-08
### 正确配置和运行第三方 mmsegmentation 项目 为了正确配置并运行第三方 `mmsegmentation` 项目的代码，需遵循特定的设置步骤来确保环境搭建无误。 #### 安装依赖项 首先，通过源码安装 `mmsegmentation` 是一种常见的方式。这涉及到克隆仓库以及以可编辑模式安装工程，从而允许对代码进行即时修改而不必重复安装[^2]： ```bash git clone -b main https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git cd mmsegmentation pip install -v -e . ``` 上述命令会下载最新版本的 `mmsegmentation` 并将其安装至当前环境中，在详细模式下执行以便于查看详细的安装过程。 #### 设置工作区 对于希望集成其他 OpenMMLab 库（如 `mmdetection` 或者部署工具包 `mmdeploy`）的情况，建议将这些库解压或克隆到同一目录中，这样有助于简化路径管理和资源共享[^1]。 #### 验证安装成功与否 完成安装之后，应该测试是否能够正常导入模块而不会抛出异常。可以通过 Python 解释器尝试导入 `mmseg` 来初步检验安装效果；更进一步，则可以在官方文档指导下挑选几个简单的例子来进行完整的流程演练，确认整个框架的功能完好。 #### 调试技巧 当遇到问题时，利用计算表达式窗口可以帮助理解程序内部状态，不过需要注意的是不随意更改正在调试的应用内的变量值以免影响最终的结果准确性[^3]。
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