实时语义分割网络DDRNet项目工程,已调试成功,运行结果展示如下 2022-05-05 07:35:32,001 Loss: 0.457, MeanIU: 0.7796, Best_mIoU: 0.7802 2022-05-05 07:35:32,001 [0.98194617 0.85180647 0.92407255 0.58784785...
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
TensorRT_使用TensorRT部署DDRNet分割算法_优质算法部署项目实战
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 ...
正式实现“深度双分辨率网络,实时,准确地对道路场景进行语义分割” 在不使用推理加速(例如tensorRT)和额外数据(例如Mapillary)的情况下,在城市景观和camvid上实现精度和速度之间的最新权衡!...
ddrnet 分割学习笔记
DDRNet:使用DDRNet的消费者深度相机的深度图去噪和级联CNN石燕1、吴成磊2、王丽珍1、徐峰1、梁安1、郭凯文3、刘业斌11清华大学,北京,中国2Facebook现实实验室,匹兹堡,美国3Google Inc,Mountain View,CA,USA...
摘要 语义分割是自动驾驶汽车理解周围场景的一项关键技术。如今模型出色的表现通常是以繁重的计算和冗长的推理时间为代价的,这对自动驾驶来说是不可容忍的。使用轻量级架构(编码器-解码器或双路径)或在低分辨率...
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...
源码: DDRNet.py 关键词: 实时语义分割 原理介绍请看又快又强:Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation of Road Deep Dual-resolution Networks for Real-time and ...
DDRNet_23_slim using timm library, maybe helpful to train on own datasets(top-1 error:26.3, trained with a batch size of 256, warmup, cosine learning rate, 300 epoches and label smoothing): google...
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...
DDRNet网络,单卡如何跑train文件。代码需要如何修改,最好一一步一截图,还有终端命令是什么样子?
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...