seamseg

画像の全ピクセルにクラスと個別物体のラベルを付けるパノプティックセグメンテーションの研究用コードです。CVPR論文のニューラルネットワークです。

Xで共有ライセンス: BSD-3-Clause

概要

Seamless Scene Segmentationは、パノプティック・セグメンテーションのためのCNNベースの構造で、画像の各ピクセルにクラスとインスタンスの両方のラベルを付けます。Feature Pyramid Networkのマルチスケール特徴と、軽量なDeepLab風モジュールの文脈情報を組み合わせます。Mask R-CNNの再実装を土台にしたPyTorchの学習、評価コードを収録し、CVPR 2019の論文が元です。

主な特長

  • ピクセルごとにクラスとインスタンスを付けるパノプティック分割
  • FPN特徴とDeepLab風の文脈を統合するセグメンテーションヘッド
  • PyTorchの学習、評価コード
  • Mask R-CNNの再実装が土台

こんな人・用途に

パノプティック・セグメンテーションを学習、評価したい研究者向けです。記載の環境はCUDA 10.1、GCC 7または8のLinux、PyTorch 1.1.0です。

アップストリーム
mapillary/seamseg
GitHubのフォーク
Guo-astro/seamseg
アップストリームのスター数
301
カテゴリ
金融・データ・リサーチ
言語
Python
ライセンス
BSD-3-Clause
フォーク日
2020-12-05
同期状態
同期済み最終同期 2026-10-14

同じカテゴリ: 金融・データ・リサーチ