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Unet:具有城市景观和kitti数据集的Unet 源码

上传者: 2021-04-21 17:20:25上传 ZIP文件 12.66MB 热度 71次
UNet:使用PyTorch进行语义分割 使用Cityscapes和Kitti数据集 用法 注意:使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后,您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。 要预测单个图像并保存,请执行以下操作: python predict.py -i image.jpg -o output.jpg 要预测多幅图像并显示它们而不保存它们,请执行以下操作: python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save > python predict.py -h usage: predict.py [-h] [--model FILE] --input INPUT [INPUT ...] [--output INPUT [INPUT
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用户评论
码姐姐匿名网友 2025-03-29 03:47:06

:这个文件通过实验验证了Unet在处理城市景观和kitti数据集时的高效性,为研究者们提供了一个有用的参考。

码姐姐匿名网友 2025-03-28 22:39:04

:作者在这份文件中针对Unet模型在处理城市景观和kitti数据集时的特点进行了深入研究,能够帮助读者更好地理解其优势和局限性。