【源码】基于PyTorch的语义图像分割系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的语义图像分割系统，可为图像中每个像素分配如“道路”“天空”“人”“狗”等语义标签。语义图像分割在智能手机纵向模式、实时视频分割等诸多应用中意义重大。项目实现多种常用语义分割算法，还提供丰富数据集支持与可视化工具。

项目的主要特性和功能

1. 多种网络实现：涵盖FCN、RefineNet、DUC、DRN、PSPNet、ENet、ErfNet、EDANet、LinkNet、FC - DenseNet、LRN、BiSeNet、FRRN等。
2. 数据集支持：支持CamVid、PASCAL VOC、CityScapes、ADE20K、Mapillary Vistas Dataset等多种数据集。
3. 数据增强：通过仿射变换等扩充语义分割数据集。
4. 可视化工具：运用Visdom进行训练过程可视化。
5. 模型评估：提供模型训练和校验脚本，支持多种语义分割网络评估。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装Python和PyTorch环境，可通过以下命令安装PyTorch： bash pip install torch torchvision

2. 下载项目源码

用户需自行下载本项目的源码文件。

3. 安装依赖

进入项目目录，安装所需的依赖包： bash pip install -r requirements.txt

4. 数据准备

下载并准备所需的数据集，如CamVid、PASCAL VOC等，确保数据集路径在项目中配置正确。

5. 训练模型

使用以下命令启动模型训练： bash python train.py --dataset camvid --model unet

6. 模型校验

训练完成后，使用以下命令对模型进行校验： bash python validate.py --dataset camvid --model unet

7. 可视化

在训练过程中，使用Visdom进行可视化。首先启动Visdom服务器： bash python -m visdom.server 然后在浏览器中访问http://127.0.0.1:9097查看训练过程的可视化结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】