”ddrnet“ 的搜索结果

      DDRNet由两个深度分支组成,在这两个分支之间执行多次双边融合 上下文提取器Deep Aggregation Pyramid Pooling Module (DAPPM)扩大有效感受域,并基于低分辨率特征映射融合多尺度上下文 精度高且轻量 ...

     正式实现“深度双分辨率网络,实时,准确地...DDRNet上的DDRNet_23_slim(top-1错误:29.8): DDRNet_23在ImageNet上(top-1错误:24.0): DDRNet_39在ImageNet上(top-1错误:22.6): DDRNet_23_slim在Cityscap

      在单个2080Ti GPU上,DDRNet-23-slim在109 FPS的Cityscapes测试装置上可产生77.4%的mIoU,从而在城市景观和camvid的精度和速度之间实现了最先进的权衡,而无需使用推理加速和额外的数据!在CamVid测试装置上以230 ...

     该模型的DDRNet23-Slim的速度堪比BisenetV2但同时上限又远高于BisenetV2,个人认为这个网络其实就是模型者上位(bushi 由于其思路与Bisenetv2过于相似,但在相似的基础上又有很独到的见解,就很nic

     要搭建DDRNet的环境,你需要以下步骤: 1. 安装Python和CUDA:首先,确保你的计算机已经安装了Python和NVIDIA的CUDA。你可以从Python官方网站下载和安装Python,而CUDA可以从NVIDIA的官方网站获得。 2. 创建虚拟...

     由于DDRNet是基于PyTorch的深度学习模型,下面我们提供一个使用Python实现DDRNet的代码示例。 首先,我们需要安装 PyTorch 和 torchvision。如果您还没有安装,可以通过以下命令安装: ``` pip install torch ...

     要训练DDRNet使用自己的数据集,你需要进行以下步骤: 1. 首先,确保你已经下载并安装了DDRNet的源代码。你可以在GitHub上找到它(链接:https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch)。 2. 接下来,你需要...

     情形:使用ddrnet23-slim_ocr 进行分割模型训练的时候由于ddrnet网络输出的特征通道较小,后面继续接OCR模块的时候经过实验表明效果不是太好。 下面是一些改进的方法: 1. 将深度聚合金字塔合并模块(DAPPM)和主干...

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