TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了

2019 年 1 月 28 日 极市平台

加入极市专业CV交流群,与6000+来自腾讯,华为,百度,北大,清华,中科院等名企名校视觉开发者互动交流!更有机会与李开复老师等大牛群内互动!

同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总,行业技术交流点击文末“阅读原文”立刻申请入群~


作者:ycszen

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55563637

项目地址:https://github.com/ycszen/TorchSeg#why-this-name-furnace


Hi, All

我们开源了TorchSeg,其中包括我们复现的算法:DFN, BiSeNet, PSPNet.


TorchSeg

This project aims at providing a fast, modular reference implementation for semantic segmentation models using PyTorch.


Highlights

  • Modular Design: easily construct a customized semantic segmentation models by combining different components.

  • Distributed Training: >60% faster than the multi-thread parallel method(nn.DataParallel), we use the multi-processing parallel method.

  • Multi-GPU training and inference: support different manners of inference.

  • Provides pre-trained models and implement different semantic segmentation models.


Prerequisites

  • PyTorch 1.0

    • pip3 install torch torchvision

  • Easydict

    • pip3 install easydict

  • Apex

  • Ninja

    • sudo apt-get install ninja-build

  • tqdm

    • pip3 install tqdm


    Model Zoo

    Supported Model

  • FCN

  • DFN

  • BiSeNet

  • PSPNet


Performance and Benchmarks

SS:Single Scale MSF:Multi-scale + Flip


PASCAL VOC 2012

80.61: this result reported in paper is further finetuned on train dataset.


Cityscapes

Non-real-time Methods

BiSeNet(ours)1: because we didn't pre-train the Xception39 model on ImageNet in PyTorch, we train this experiment from scratch. We will release the pre-trained Xception39 model in PyTorch and the corresponding experiment.


Real-time Methods


ADE


后续我们会开源更多复现的语义分割算法,欢迎大家 Star 和 Contribute~




*延伸阅读

有关语义分割的奇技淫巧有哪些?

FaceBoxes—官方开源CPU实时高精度人脸检测器

腾讯AI Lab开源最大规模多标签图像数据集,刷新行业数据集基准


每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总,行业技术交流点击左下角“阅读原文”立刻申请入群~


登录查看更多
20

相关内容

语义分割,在机器学习上,多指对一段文本或者一张图片,提取其中有意义的部分,我们将这些有意义的部分称为语义单元,将这些语义单元提取出来的过程,称为语义分割。
深度学习目标检测方法及其主流框架综述
专知会员服务
147+阅读 · 2020年6月26日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月20日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
119+阅读 · 2019年12月31日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
港中文开源基于PyTorch的多任务人脸识别框架
极市平台
17+阅读 · 2019年8月31日
PyTorch语义分割开源库semseg
极市平台
25+阅读 · 2019年6月6日
基于PyTorch/TorchText的自然语言处理库
专知
28+阅读 · 2019年4月22日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
语义分割+视频分割开源代码集合
极市平台
35+阅读 · 2018年3月5日
Revisiting CycleGAN for semi-supervised segmentation
Arxiv
3+阅读 · 2019年8月30日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
深度学习目标检测方法及其主流框架综述
专知会员服务
147+阅读 · 2020年6月26日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月20日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
专知会员服务
119+阅读 · 2019年12月31日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Top
微信扫码咨询专知VIP会员