CityScapes

cityscapes数据集的下载和应用

链接内容官方地址：https://www.cityscapes-dataset.com/使用git的地址：https://github.com/mcordts/cityscapesScripts要自己登录

zisuina_2·2024-02-10 12:20

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第二步)-----cityscapes数据集训练和预测

在查看本篇文章之前，请先查看博主的上一篇文章【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置_努力弹琴的大风天的博客-CSDN博客配置好环境之后，再进行接下来的操作注意：本文原来是在Ubuntu18.04上测试的，后来在windows上搭建了环境，现在是在windows上测试的。目录一、源码、数据集和预训练下载2.1源码下载2.2

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:26

【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+第三步)-----CityscapesScripts生成自己的标签

本文用于修改cityscapes数据集的标签颜色与Semankitti数据集的标签一致，对修改后的数据集进行训练。

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:22

Ubuntu c++调用python脚本(Anaconda)

/bashrc文件，设置使用deeplabv3+_cityscapes环境下的python3.8aliaspython='~/anaconda3/e

Gone_float·2024-01-26 12:41

安装2022版mmsegmentation验证安装时报错ValueError: SyncBatchNorm expected input tensor to be on GPU 的解决办法

我的头发不怕掉·2024-01-14 06:17

DA(语义分割3)Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation来源：CVPR2019作者：YunshengLi，LuYuan，NunoVasconcelos机构：加州大学圣地亚哥分校（UCSanDiego），微软数据集：GTA5和SYNTHIA是原域，Cityscapes

西瓜_f1c9·2024-01-08 14:44

PointRend: Image Segmentation as Rendering

从数量上讲，无论是实例还是语义分割，PointRend都在COCO和Cityscapes上产生了有效的性能提升。

Cat丹·2024-01-02 20:25

OpenMMlab导出FCN模型并用onnxruntime推理

导出onnx文件直接使用脚本importtorchfrommmseg.apisinit_modelconfig_file='configs/fcn/fcn_r18-d8_4xb2-80k_cityscapes

给算法爸爸上香·2023-12-17 20:36

mmsegmentation学习笔记

教程下载预训练权重github–>mmsegmentation–>modelzoo–>XXXmodel(例如：PSPNet)–>找到预选连权重与config的前缀一致：pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes

Make_magic·2023-11-30 22:00

DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型

原文地址：DeepLab使用Cityscapes数据集训练模型0x00操作环境OS:Ubuntu16.04LTSCPU:Intel®Core™i7-4790KGPU:GeForceGTX1080/PCIe

SimonRiley_·2023-11-27 23:21

【心理学与AI】图像分割有关机器学习任务

这个任务的一些例子基准是Cityscapes、PASCALVOC和ADE20K。

YuikoAo·2023-11-20 07:27

【DDRNet】DDRNet项目使用单GPU、自己的数据集训练、得到测试图像

//github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch1.前言电脑环境配置：win11+NVIDIAGeForceRTX3060Laptop+CUDA11.7如果想用他的数据集cityscapes

叫我梅总就好了·2023-11-16 03:48

DeepLabV3+模型训练全过程

一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型，它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割，在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes

勤勤恳恳的小码农·2023-11-09 12:21

RFNet模型数据集采集处理流程

文章目录cityscapes数据集内容如何标注数据得到标签图片cityscapes数据集内容训练模型的时候下载了cityscapes里的disparity、gtFine和leftImg8bit。

苏钟白·2023-10-28 06:01

超详细DeepLabv3 介绍与使用指南 – 使用 PyTorch 推理

当时，DeepLabv3在PascalVOC2012测试集上实现了最先进的(SOTA)性能，在著名的Cityscapes数据集上以及使用Google内部JFT数据集进行训练时，也取得了同等的SOTA结果

TD程序员·2023-10-05 14:32

PaddleSeg学习2——Windows c++部署OCRNet+HRNet模型

WindowsPaddleSegc++部署2准备模型2.1训练得到model.pdparamspythontrain.py\--configconfigs/ocrnet/ocrnet_hrnetw18_cityscapes

waf13916·2023-09-14 16:15

Python语义分割与街景识别（1）：理论学习

三、Cityscapes使用的是什么语义分割模型四、如何确定我该使用哪个语义分割模型？五、一句话解释什么是FCN、bisenet、segnet六、语义分割的结果精确度一般是怎样的？

proibell·2023-09-14 11:25

目标检测YOLO实战应用案例100讲-道路场景下目标检测与分割模型的压缩研究与实现（续）

目录道路场景下目标检测与语义分割模型的改进研究3.1道路场景数据集分析3.1.1Cityscapes数据集

林聪木·2023-09-03 11:10

[语义分割] [PaddlePaddle] PP-LiteSeg（Encoder、Head、Decoder、STDCNet、SPPM、FLD、UAFM、Cityscapes、CamVid）

论文地址：PP-LiteSeg:ASuperiorReal-TimeSemanticSegmentationModel论文提出时间：2022年4月6日PaddlePaddle官方代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSegPytorch复现实现代码：Comingsoon…1.PP-LiteSeg概况PP-LiteSeg是一种用于实时语义分割任务的轻量级模

Le0v1n·2023-08-15 05:06

【MindSpore】Ascend（昇腾）310推理 | 实现步骤

以CV语义分割网络（HRNet）为例，使用的数据集是Cityscapes，数据文件为PNG图片。使用的中间原语为MindIR，数据格式为二进制流。

bravozyz·2023-08-13 03:40

将标签中某一个类别添加到另一个标签中

现在有两张CItyscapes数据集的标签，假设我想把第二张图骑车的人添加到第一张图，暂且不考虑添加位置的变换，那么该如何操作呢？1：将骑车的人和车作为两个类别独立于其他的类别出来。

翰墨大人·2023-08-01 16:36

Paddleseg模型——OCRNet模型解读

在config中找到关于ocrnet的配置以ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k.yml为例ocrnet也是以hrnet作为backbone（骨干网络）hrnet_ocr

weightOneMillion·2023-07-22 14:32

deeplabv3+源码之慢慢解析第二章datasets文件夹(3)cityscapes.py--Cityscapes类

系列文章目录（更新中）第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepla

老王小可·2023-07-17 08:50

BiSeNetv2(pytorch)测试、训练cityscapes

1.源码：github:https://github.com/CoinCheung/BiSeNetgitclonehttps://github.com/CoinCheung/BiSeNet.git2.预训练模型：工程下载后解压，并在其中创建文件夹【model】用于存放预训练模型；3.运行democondacreate-nbisenetpython=3.8condaactivatebisenetpi

JoannaJuanCV·2023-07-16 17:34

『paddle』paddleseg 学习笔记：模型部署

接着准备一张测试图片用于试验效果，我们提供了cityscapes验证集中的一张图片用于演示效果，如果

libo-coder·2023-04-14 10:06

【工程测试与训练】使用BiSeNetv2测试、训练cityscapes数据集、训练自己的数据集

1准备工作下载工程工程下载：https://github.com/CoinCheung/BiSeNet预训练模型下载：工程下载后解压，并在其中创建文件夹【MODEL】用于存放预训练模型本人的开发环境：ubuntu18.04、cuda10.2、cudnn7、python3.7、pytorch1.8.1工程运行过程中，会报错找不到库，pip安装对应的库即可2运行demo使用【bisenetv2_ci

magic_ll·2023-04-04 20:03

BiseNetV2网络复现

//github.com/CoinCheung/BiSeNet2.参考文章https://arxiv.org/pdf/2004.02147v1.pdf【工程测试与训练】使用BiSeNetv2测试、训练cityscapes

Happy_Cabbage·2023-04-04 20:56

BiSeNet V2出来了！72.6%的mIOU, 156FPS的速度！让分割飞起来！

在Cityscapes可达72.6％mIoU，速度为156FP

baobei0112·2023-04-04 19:51

cityscapes和foggy_cityscapes数据集使用记录

cityscapes和foggy_cityscapes数据集使用记录cityscapes数据集介绍下载数据集cityscapes转voc格式foggy_cityscapes下载数据集foggy_cityscapes

_mountainriver·2023-03-16 07:25

屠榜的新自注意力机制！PSA：极化自注意力，助力语义分割/姿态估计涨点！

在人体姿态估计和语义分割任务上，作者将它用在了以前的SOTA模型上，并达到了新的SOTA性能，霸榜COCO人体姿态估计和Cityscapes语义分割。写在前面注意力机制是一个

Amusi（CVer）·2023-02-06 07:04

ubuntu下Anaconda5.0.1 tensorflow-gpu1.9 cuda8.0+cudnn7.0.5+deeplab v3+训练全流程

利用pascal数据集以及cityscapes数据集等训练的方式这里就不介绍了，网上有很多介绍，下面介绍一下利用自己的数据训练deeplab模型的主要步骤。

HSS@jxresearch·2023-01-31 12:37

【Tensoflow2】Unet实现CityScapes语义分割及resize插值问题

使用数据为CityScapes,数据主页：https://www.cityscapes-dataset.com/。数据分为原图，分割图，并包含训练集及测试集。语义

陌二叔·2023-01-29 20:46

使用CityScapes数据集训练实例分割网络YOLACT

上一篇介绍了博主用CityScapes数据集提取了五类实例，并转换成了COCO数据集的标注格式（将CityScapes数据集转换为COCO格式的实例分割数据集），

陆羽飞·2023-01-29 20:16

全景分割调研(2) 常用数据集

文章目录0.前言1COCO2Cityscapes3Mapillary4KITTI5IndianDrivingDataset附录COCO数据集类别Cityscapes类别0.前言全景分割调研系列文章分为4

清欢守护者·2023-01-29 20:15

【mask2former】环境配置+cityscapes全景分割

1.配置mask2former环境1.1在conda下配置新环境：condacreate-nmask2formerpython=3.8condaactivatemask2formerpipinstalltorch==1.9.0+cu102torchvision==0.10.0+cu102-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcond

blue_lala·2023-01-29 20:45

Deeplabv3+ Pytorch训练cityscapes数据集

环境配置-Anaconda3+Pytorch1.8+Cuda10.1+opencv3.2.0环境配置首先为pytorch创建一个anaconda虚拟环境，环境名字可自己确定，这里使用deeplabv3+_cityscapes

Gone_float·2023-01-29 20:45

libpng error: IDAT: CRC error

importcv2importosimg=cv2.imread('/cloud_disk/users/huh/dataset/cityscapes/leftImg8bit/val/lindau/lindau

狗庄欺人太甚·2023-01-22 12:30

图像修复（Image Restoration）算法数据集详细介绍

FFHQ（Flickr-Faces-HQ）场景数据集1.MSCOCO(CommonObjectsinContext)2.ImageNet3.Places2街景数据集1.ParisStreetView2.Cityscapes

izzz_iz·2023-01-21 19:42

图片数据集介绍

写在前面2、数据集Caltech101介绍3、数据集Caltech256介绍4、数据集CelebA介绍5、数据集CIFAR10介绍6、数据集CIFAR100介绍7、数据集Cityspaces介绍7.1Cityscapes

我与懒惰作斗争的日子·2023-01-21 14:34

【语义分割】——阅读代码理解/Semantic Flow for Fast and Accurate Scene Parsing

https://github.com/lxtGH/SFSegNets论文：https://arxiv.org/pdf/2002.10120.pdf来源：北大关键词：当前速度和精度的完美优化，是第一篇在Cityscapes

农夫山泉2号·2023-01-18 14:15

Pytorch之经典神经网络语义分割(三) —— SegNet(Cityscapes)

由剑桥大学在2015年提出的SegNet最初提出是为了解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络SegNet有两种版本，分别为SegNet与BayesianSegNet，同时作者还根据网络的深度提供了一个basic版（浅网络）SegNet属于一种简单的语义分割网络，比较轻量级，模型的参数量也只有29M，但是其编码解码结构的思想对后面的深度学习网络的发展有重要的影响。SegNet是基于FCN，

hxxjxw·2023-01-18 14:12

mmdet训练cityscapes数据集-maskrcnn

2.在cityscapes官网下载（Login–CityscapesDataset）数据集的前三个。3.放置文件到以下位置4.这一步还不清楚是什么作用，跟着网上的跑了一遍，用py

tianDdda·2023-01-12 07:57

cityscapes数据集_全景分割 UPSNet 源码分析 (1) - 数据格式

本系列文章针对的数据集是Cityscapes，后续会在Mapillaryvista街道数据集上尝试训练出一版模型。

weixin_39609527·2023-01-12 02:17

Cityscapse 数据集使用 + 训练 STDC踩坑

官网地址：CityscapesDataset–SemanticUnderstandingofUrbanStreetScenes(cityscapes-dataset.com)getFine文件下存储标注文件

DongHappyyy·2023-01-12 02:47

python代码：VOC to cityscapes标注文件转换

在进行语义分割训练时，不同算法支持的数据集格式不同（例如mmsegmentation中每个算法的主页都给出了文件支持的数据集格式），因此有时需要转换数据集的格式一、数据集简介1.1关于VOC在进行语义分割任务时，VOC的数据集必要的格式为：其中JPEGImages中为原图，SegmentationonClass中为标注的彩色图，ImageSets中包含两个txt，分别将用于训练和用于测试的图片名称

hongliyu_lvliyu·2023-01-12 02:45

语义分割-Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation-1-Cityscapes数据集

这篇文章主要介绍2021的cvpr论文美团学者对经典分割架构BiSeNet的RethinkingRethinkingBiSeNetForReal-timeSemanticSegmentation我将用Cityscapes

元平·2023-01-12 02:14

cityscapes数据集上的类别统计分布

因为cityscapes数据集上的标签是由json格式组成，因此需要对json格式进行读取，然后发现cityscapes数据集上的类别信息在json中的“object”下的“label”中博主这里只统计了

一条咸鱼摆摆·2023-01-11 21:24

霸榜COCO和Cityscapes！南理工&CMU提出极化自注意力，更精细的双重注意力建模结构

作者丨小马编辑丨极市平台【写在前面】注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。随着空间和通道注意力机制的提出，很自然的，结合空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBA

极市平台·2023-01-07 11:15

FDA论文解读及代码实现

FDA论文解读及代码实现论文解读/翻译：FDAgithub代码：github目的：实现从cityscapes到ACDC/night风格转换，并训练语义分割网络。

Abstract_zhw·2023-01-07 08:18

【语义分割】语义分割综述文章

语义分割中的上下文信息四、语义分割方法五、语义分割神经网络六、目前比较经典的网络七、评价指标一、什么是语义分割语义分割，也称为像素级分类问题，其输出和输入分辨率相同（如题图中，左边为2048x1024分辨率的Cityscapes

旅途中的宽~·2023-01-06 07:01

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